参加者应可获取样品制备及其均匀性和稳定性等必要信息，包括：样品制备方式、均匀性和稳定性检测数据、取样方式、取样数量、测量方法、评价方式。对于校准领域能力验证计划，由于样品一般为测量仪器，通常只需考察样品的稳定性。

均匀性检验和稳定性检验的测量方法应具有充分小的重复性标准差（Sr），以便能够检测出任何明显的不均匀和不稳定。测量方法的重复性标准差与能力评定标准差之比，通常应小于 0.5，即Sr <0.5σ_pt。

当不能进行重复测量，如进行破坏性测试时，可将测量结果的标准差当样品间标准差 Ss 使用，使用的测量方法应具有较小的重复性标准差。

在某些情况下，需对能力验证样品进行全部检验以确认样品的均匀性，如在电气领域的能力验证计划中，往往需对样品实施全部检验。

当不能进行均匀性和稳定性检验时，应证明能力验证样品的收集、制备、包装和分发程序可以充分满足能力验证要求。差均不应超过0.3σ_pt（σ_ptt为能力评定标准差）。有时实施机构仅可获得不完全均匀或稳定的材料，如果在指定值的不确定度中或者结果评价时考虑到这一点，这些材料仍可用作能力验证样品。

对于样品的均匀性，可利用Ss≤0.3σ_pt （为样品间标准差）准则或 F 检验进行评价；稳定性可利用

≤0.3σ_pt　准则或t 检验进行评价。适当时也可用线性回归分析的方法判断样品稳定性。

能力验证结果的数据分布决定所用的统计方法。很多能力验证的统计分析方法均假定数据呈近似正态分布，或者至少是单峰分布、对称（必要时可在转换后符合）分布。当使用稳健统计方法时，通常无需验证参加者结果是否成正态分布，但至少需确认其近似对称，这一点尤为重要。若无法确认对称性，需采用适宜于不对称分布的稳健统计方法。

参加者可通过数据直方图或核密度图核查结果分布是否对称，统计假设是否合理，是否存在异常（如双峰分布、离群值比例较大或异常偏倚）等。

基于正态分布的经典统计方法在应用过程中受离群值的影响，可能导致经典统计失效，因此采用经典统计方法前通常需剔除离群值。为了减少离群值的影响，可根据能力验证的目的和参加者情况，采用不同的稳健统计方法。通常可计算中位值或稳健均值作为指定值，计算标准化四分位距、尺度化中位绝对差（scaledmedian absolute deviation）或稳健标准差作为能力评定标准差。不同的稳健统计方法具有不同的适用条件、统计效率（efficiency）和失效点（breakdownpoint）。

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