能力评定标准差σpt 由同一轮能力验证参加者结果计算得出，使用该方法计算能力统计量时，适宜使用 z 值，通常使用稳健统计方法计算所有参加者报告结果的稳健标准差（σpt）。
使用参加者结果得到的公议值可能不适宜作为能力评定标准差，原因如下：
1) 如果稳健标准差极小，实施机构需给所使用的σpt设定一个最低限，选定的最低限需满足在测量误差符合极端预期用途的情况下， z ＜ 3.0 。
示例：在纺织行业，每厘米的线程数（number of threads）小于4线程/厘米的误差被认为不显著。在某些轮次的织物能力验证计划中稳健标准差很小，比如小于1线程/厘米。当能力验证稳健标准差不小于1.3线程/厘米时，实施机构将稳健标准差用作σpt。而当稳健标准差小于1线程/厘米时，采用 σpt=1.3，此时3σpt为3.9接近4，
2) 如果稳健标准差极大，实施机构需给使用的σpt 设定一个最高限，或对认为满意测量结果设定一个最高限。最高限为不满足适用性目标的结果将收到行动信号。如果对称区间包含不满足能力验证适用性目标的结果，实施机构可对被认为满意结果（无警戒信号或行动信号）的区间设定上限或下限。
示例：某非饮用水能力验证计划，法规规定结果须在参加者结果的稳健平均σpt 范围内，但由于有时满意结果的范围可能包括0μg/L，任何低于配制值10%的结果视为不满意结果。某能力验证物品中的限制物质配制含量为4.0μg/L，参加者稳健均值为3.2μg/L，σpt为1.1μg/L，因此，如果参加者结果为0.0μg/L，仍在3σ 范围内；但由于低于配制值10%的结果视为不满意，所以任何低于0.4μg/L的结果将被认为是不满意结果。
该方法的主要优点在于简单和实用，可用于很多场合，且可能是唯一可行的.该方法的缺点在于：
1) 由于σpt 值可能在每轮计划都会有显著的变化，因而对于参加者而言，利用 z 值寻找多轮次计划中可能的趋势时会有一定的困难。
2) 当能力验证计划中参加者数量较少或者参加者采用多种不同测量方法，标准差可能不可靠。例如：如果数 p = 20，正态分布的标准差与其真值的偏离在不同轮次能力验证中可能会有约±30%的变异。
3) 将产生近似恒定比例的满意结果。通常较差的测量结果不能通过能力评分值体现，而优秀的参加者的较好测量结果却可能得到比较差的能力评分值。
4) 由于该方法是基于统计假设，无法对结果应用的适用性提供有效说明，因此对结果分析解释需结合专业判断。
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