分析方法验证产生的偏差如何处理

❶ 如何检验和消除测量过程中的系统误差以提高分析结果的准确度

1)使用标准的分析方法，消除方法误差;

2)进行对照试验(做标准样)看实验室是否存在问题;

3)对分析天平和玻璃仪器进行校准，消除仪器带入的系统误差;

4)进行空分析，消除试剂和蒸馏水带来的系统误

5)严格按标准方法进行操作，克服过失误差;

6)进行平行试验，合理表示结果，减少偶然误差。

❷ 如何提高分析结果的准确度，消除测量中的

如何提高分析结果的准确度，消除测量中的误差

误差来源及提高分析结果准确度的方法

一、误差来源

1．过失误差

过失误差也称粗差。这类误差明显的歪曲测定结果，是由测定过程中犯了不应有的错误造成的。例如，标准溶液超过保存期，浓度或价态已经发生变化而仍在使用；器皿不清洁；不严格按照分析步骤或不准确地按分析方法进行操作；弄错试剂或吸管；试剂加入过量或不足；操作过程当中试样受到大量损失或污染；仪器出现异常未被发现；读数、记录及计算错误等，都会产生误差。过失误差无一定的规律可循，这些误差基本上是可以避免的。消除过失误差的关键，在于分析人员必须养成专心、认真、细致的良好工作习惯，不断提高理论和操作技术水平。

2．系统误差

系统误差又称可测误差或恒定误差，往往是由不可避免的因素造成的。在分析测定工作中系统误差产生的原因主要有：方法误差、仪器误差、人员误差、环境误差、试剂误差等。

（1） 方法误差

方法误差又称理论误差，是由测定方法本身造成的误差，或是由于测定所依据的原理本身不完善而导致的误差。例如，在重量分析中，由于沉淀的溶解，共沉淀现象，灼烧时沉淀分解或挥发等；在滴定分析中，反应进行不完全或有副反应，干扰离子的影响，使得滴定终点与理论等当点不能完全符合，如此等等原因都会引起测定的系统误差。

（2） 仪器误差

仪器误差也称工具误差，是测定所用仪器不完善造成的。分析中所用的仪器主要指基准仪器（天平、玻璃量具）和测定仪器（如分光光度计等）。由于天平是分析测定中的最基本的基准仪器，应由计量部门定期进行检校。

市售的玻璃量具（容量瓶、移液管、滴定管、比色管等），其真实容量并非全部都与其标称的容量相符，对一些要求较高的分析工作，要根据容许误差范围，对所用的仪器进行容量检定。

分析所用的测定仪器，要按说明书进行调教。在使用过程中应随时进行检查，以免发生异常而造成测定误差。

（3） 人员误差

由于测定人员的分辨力，反应速度的差异和固有习惯引起的误差称人员误差。这类误差往往因人而异，因而可以采取让不同人员进行分析，以平均值报告分析结果的方法予以限制。

（4） 环境误差

这是由于测定环境所带来的误差。例如室温、湿度不是所要求的标准条件，测定时仪器所振动和电磁场、电网电压、电源频率等变化的影响，室内照明影响滴定终点的判断等。在实验中如发现环境条件对测定结果有影响时，应重新进行测定。

（5） 随机误差

随机误差在以往的分析测定文献中称为“偶然误差”，但“偶然误差”这一名词经常给人以误会，以为“偶然误差”是偶然产生的误差。其实，偶然误差并不是偶然产生的，而是必然产生的，只是各种误差的出现有着确定的概率罢了，因此建议不要用偶然误差一词，而用随机误差这个名词。

随机误差的定义是：在实际相同的条件下，对同一量进行多次测定时，单次测定值与平均值之间的差异的绝对值和符号无法预计的误差。这种误差是由测定过程中各种随机因素的共同影响造成的。在一次测定中，随机误差的大小及其正负是无法预计的，没有任何规律性。在多次测定中，随机误差的出现具有统计规律性，即：随机误差有大有小，时正时负；绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的次数多；在一定的条件下得到的有限个测定值中，其误差的绝对值不会超过一定的界限；在测定的次数足够多时，绝对值相近的正误差与负误差出现的次数大致相等，此时正负误差相互抵消，随机误差的绝对值趋向于零。分析工作者在用平均值报告分析结果时，正是运用了这一概率定律，在排除了系统误差的情况下，用增加测定次数的办法，使平均值成为与真实值较吻合的估计值。

二 、提高分析结果准确度的方法

要提高分析结果的准确度，必须考虑在分析过程中可能产生的各种误差，采取有效措施，将这些误差减少到最小。

1． 选择合适的分析方法

各种分析方法的准确度是不同的。化学分析法对高含量组分的测定能获得准确和较满意的结果，相对误差一般在千分之几。而对低含量组分的测定，化学分析法就达不到这个要求。仪器分析法虽然误差较大，但是由于灵敏度高，可以测出低含量组分。在选择分析方法时，一定要根据组分含量及对准确度的要求，在可能条件下选最佳分析方法。

2．增加平行测定的次数

如前所述增加测定次数可以减少随机误差。在一般分析工作中，测定次数为2—4次。如果没有意外误差发生，基本上可以得到比较准确的分析结果。

3．消除测定中系统误差

消除测定中系统误差可采取以下措施：其一是做空白实验，即在不加试样的情况下，按试样分析规程在同样操作条件下进行的分析。所得结果的数值称为空白值。然后从试样结果中扣除空白值就得到比较可靠的分析结果。其二是注意仪器校正，具有准确体积的和质量的仪器，如滴定管、移液管、容量瓶和分析天平砝码，都应进行校正，以消除仪器不准所引起的系统误差。因为这些测量数据都是参加分析结果计算的。其三是作对照试验，对照试验就是用同样的分析方法在同样的条件下，用标样代替试样进行的平行测定。将对照试验的测定结果与标样的已知含量相比，其比值称为校正系数。

校正系数=标准试样组分的标准含量/标准试样测定的含量

被测试样的组分含量=测得含量×校正系数

综上所述，在分析过程中检查有无系统误差存在，作对照试验是最有效的办法。通过对照试验可以校正测试结果，消除系统误差。

❸ 请问生产过程中偏差处理流程和方法

• 生产过程中偏差处理流程和方法：

• 1.次要偏差由发生部门制定相应的纠正及预防措施，并确定实施人及完成期限，报QA主管评估决定，报质量管理部副总审核。

• 2.发生严重/重大偏差，质量管理部应召集偏差评审小组会议进行分析评审，作出纠正预防措施和相关产品物料的处理决定。

• 3.相关物料处理决定包括：

• 1) 确认不影响产品最终质量的情况下，可提出继续使用的建议。

• 2) 确认不影响产品质量的情况下，可建议进行返工或采取补救措施。返工时，按照 批准的返工方案进行处理。

• 3) 确认不影响产品质量的情况下，可建议采取再回收、再利用。

• 4) 评估产品存在重大质量风险的情况下，可建议报废销毁。

• 4.纠正和预防措施的实施的效果质量管理部门要有跟踪，同时对偏差进行回顾评估，以确定所采取措施的有效性，为以后的生产计划、文件管理、生产设施的改进等提供依据。
  

❹ 提高分析结果的方法有哪些，这些方法分别能减少或消除哪些误差

提高化学分析结果准确度的方法：
1、进行对照实验。就是做标准样品，是检查实验室是否存在系统误差的有效方法。
2、进行空白实验。主要用来消除试剂和蒸馏水带来的系统误差。
3、校准仪器。对分析天平、滴定管、容量瓶、移液管进行校准，消除检验仪器带来的系统误差。
4、方法的选择和校正。在工厂实验室，由于时间关系，通常采用简易分析方法，而不是严格的按标准分析方法进行。可对同一个样品，同事进行简易分析和用标准方法分析，对方法误差进行校正。
5、严格按照方法要求进行多次平行分析。可以减少偶然误差。

❺ 测试误差产生原因与处理方法

任伟 张广玉 赵桂君

(国土资源部实物地质资料中心，北京 101149)

摘要 误差在测定过程中是很难避免的。本文提出了误差的分类，分析了误差的产生原因和消除方法。在实际工作中，要认清误差，熟练掌握操作技术，精确校准仪器，认真细心地操作，针对产生误差的原因，正确地运用数理统计和误差理论，予以纠正，把误差减小到最低限度。

关键词 分析结果；误差

在化验过程中，由试验人员使用仪器、试剂，按照既定的分析方法，经过一定的操作步骤，如称量、熔样、溶解、分离和检测等，最后获得样品分析的各项测试结果。上述过程中，即使是最熟练的化验人员，使用最精密的分析仪器和纯度最高的试剂，也会由于仪器灵敏度的限制，人为操作因素，以及试剂纯度的相对性等原因，而无法获得最准确的试验结果。也就是说，测定的结果和被测样品实际值之间会产生一定的误差，那么，误差是如何产生，又如何处理呢? 下面就误差的分类、误差的产生原因以及消除的方法和如何统计做一简单介绍。

一、误差的分类及产生原因

一个物理量总有一个客观存在的准确数值，通常称为真值。由于种种原因，实际测定的结果不能恰好等于真值，而有一定的差距，这个差距就是检测值的误差。根据造成误差的原因不同，一般将误差分为系统误差、偶然误差和过失误差三类。

1.系统误差

系统误差的产生是由于仪器刻度不准、仪器构造的缺陷、实验方法的不可靠或个人的习惯和偏向等原因，使检测结果偏高或偏低，形成正误差或负误差。

2.偶然误差

偶然误差是由一些来源不十分清楚的偶然因素产生的。所谓偶然，就是它们对试验结果的影响不定，有时使结果偏高，有时使结果偏低，偏离的幅度也变化不定，有大有小。因此，对偶然误差无法控制，也无法校正。实践证明，多次检测值的偶然误差服从一定的分布规律，其分布是正态分布，平均值为零。

3.过失误差

过失误差是由试验过程中人为的差错引起的，人为差错主要有仪器的不正当使用，违反操作规程，以及由粗心大意引起的差错，如液体溅失、异物污染、错误读数、记录和计算错误等，此类误差无规律可循。

二、误差的避免和消除

首先我们应该认识到，误差是测定过程中很难避免和消除的，是客观存在的。但是随着科学技术的发展，测量条件的提高，误差可以越来越小。在实际操作中，我们也可以利用一些方法来减小误差。

1)对试验仪器方法进行严格检查和校对。使用未经校正的仪器或玻璃器皿，如砝码、天平、滴定管、移液管等，都会有同符号、同值的系统误差出现；在实验方法方面，也会因为不同的样品处理方法而产生误差。因此在检测之前应该对所用仪器和试验方法做必要的校准和严格的检查。

2)细心操作。操作间环境的变化、天平的变动性、仪器的示值偏移、读数的估计值等会使检测结果产生不可预见的误差。这更要求我们应该熟练掌握实验技术，认真细心地操作，纠正操作中的个人不良习惯和偏向，消除主观上的粗心大意。

3)在每一批检测样品中加测一定数量的平行双样、密码样和标准样品，以增加检测结果的准确度。

4)利用数理统计方法处理误差问题。我们在日常工作中发现，大多数误差集中在零左右，越大的误差出现的频率越低。多次测定的正误差和负误差能互相抵消。因此，根据这种情况，可利用正态分布的特性对误差进行统计推断。判断测试结果的正确性，查找产生误差的原因，予以纠正，使误差减小到最低限度。

另外，我们还应该理解测量不确定度的概念，它是表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数。从词义上理解，测量不确定度意味着对测量结果的可信性、有效性的怀疑程度或不肯定程度，是定量说明测量结果质量的一个参数。

“合理”是指应考虑到各种因素对测量的影响所做的修正，特别是测量应处于统计控制的状态下，即处于随机控制过程中。“相联系”指测量不确定度是一个与测量结果在一起的参数，在测量结果的完整表示中应包括测量不确定度。实际上由于测量不完善和人们认识不足，所得的测量值具有分散性，即每次测得的结果不是同一个值，而是以一定的概率分散在某个区域内的许多个值。虽然系统误差是一个不变值，但由于我们不能完全认知或掌握，只能认为它是以某种概率分布在某个区域内的，而这种概率分布本身也有分散性。测量不确定度就是说明被测量之值分散性的参数，它不说明测量结果是否接近真值，为了表征这种分散性，测量不确定度用标准偏差来表示。实践中测量不确定度主要来源于以下几个方面：①测量的方法不理想；②取样的代表性不够；③对测量过程中受环境影响的认识不全；④对仪器的读数存在人为偏移；⑤测量仪器的分辨力和鉴别力不够；⑥用于数据计算的常量和其他参量不准；⑦近似完全相同的条件下，重复观测值的变化。

由此可见，测量不确定度一般来源于随机性和模糊性，前者是因为条件不充分，后者是因为概念不明确。另外，我们还需要正确认识误差和测量不确定度的区别。简单地说，误差表明测量结果偏离真值，是一个差值，非正即负；测量不确定度表明被测量之值的分散性，是一个区间，为正值。

在化学分析中，每种分析方法都有规定的允许差，即一个既定的分析试验方法的标准差是固定的，要想提高分析结果的准确度，需要降低标准差。同一化验室的允许差又叫重复性限(常以r表示)，是指同一化验室内在相同条件下对同一试样所做重复测定结果极差的允许界限；在不同化验室间的允许差又叫再现性临界差(常以R表示)，是指两个化验室测试同一样品所得结果差值的允许界限。r的确切含义是：多次重复测定所得结果的极差不超过r的概率为95%。如极差超过r，就认为可疑，需要增做测定。R的含义与r相似。由此看出，r和R的确定不能过严或过宽。过严则造成过多的返工，从而浪费人力和物力；过宽则容易放过意外差错，从而降低实验结果的可靠性。

三、误差的统计

日常工作中，我们经常需要借助数理统计方法来处理和解决一些问题，例如，确定各种实验方法的允许误差，寻找两种指标的相互关系，判断两种实验方法能否相互代替等有关试验误差和数据处理的问题，都需要用数理统计方法来得出科学可靠的结论。数理统计是以概率为主要理论基础，运用统计方法，对数据进行整理分析并做出判断和推理的一门科学。它的应用范围很广，例如实际生产、科学实验、社会调查等等。对于不确定性事件，就每一次观测或试验结果来看都是可疑的，但在大量观测或试验下却呈现某种规律性(统计规律性)。数理统计就是从一个侧面，来研究这类不确定性事件的规律性。

数理统计所处理的是少量的、部分的、不完全的标本或材料。为了对总体进行了解和预测，就需要做出推理和判断，这就是数理统计的主要任务。例如在找矿过程中，要勘查一个新矿区的级别和储量，我们不可能取出全部矿体进行检测，因此就需要在矿区内进行定点钻孔，采取岩心样品(标本)，然后对取到的样品(标本)进行分析检测，得出数据，并计算出一些必要的“统计量”，如总和、平均值等；再运用数理统计的定律或公式对实验结果做出判断、解释或推理。从而推断出矿区的级别和储量，依此来评价矿种的利用价值和开采价值。

这种推断显然会有一定的误差，因此需要运用数理统计方法来估计这种误差的大小，提高推断的可靠程度。在数理统计中，最能表征一组检测值的尺度被称为中心趋势和离散度。中心趋势表示多个检测值的集中点。离散度表示多个检测值的差异或分散程度。用这两个尺度再加上检测值的数目，就可以量化地表达一组检测值的特征。表示中心趋势的统计量主要有算术平均值和中位数，表示离散度的统计量有极差、算术平均偏差和标准偏差。

1.算术平均值

算术平均值是最常用的一种平均值。如对一件样品进行n次检测，得到一组检测结果分别为X₁、X₂……X_n，则算术平均值X由下式计算：

国土资源部实物地质资料中心文集（17）

在一般试验中，都取多次测定的算术平均值作为最终结果。

2.中位数

按大小排列的一组检测值中居于中央的检测值称为中位数，用Me表示。如果观测值的数目为偶数，则居中的检测值有两个，这时以两者的平均值作为中位数。

3.限误差(极差)

极差是指一组检测值中最大值和最小值之差，用R表示。它是一个最简单的表示离散度的统计量，但极差只取决于两个极端值，同测定次数及其余所有中间值都无关，因而不能全面地反映观测值的离散情况。

4.算术平均偏差

算术平均偏差是表示各检测值偏离平均值的一种尺度，用δ表示。它的定义是：各检测值同平均值之差的绝对值的平均值，其数学表达式为：

国土资源部实物地质资料中心文集（17）

同极差相比，算术平均偏差对离散度显然有更好的表现能力，它既考虑了检测值的次数n，又考虑了所有的检测值。

5.标准偏差(标准差、均方根偏差)

它的定义是：各检测值同平均值之差，取平方，求平方的总和，然后平均，再开平方根，取其正值，用σ表示。其数学表达式为：

国土资源部实物地质资料中心文集（17）

用标准偏差表示离散度的优点是对最大偏差和最小偏差更为敏感，因此具有较强的区别各检测值的离散度的能力。

在化学分析试验中，尤其在我们的日常工作中，每天都要面对大量的分析数据，正确地理解和掌握，并合理地运用数理统计方法和误差理论，有着十分重要的意义。岩矿测试部除了对实物中心所藏样品标本进行分析化验外，还要对外单位的岩矿样品进行分析测试。在数据的补充和完善过程中，正确地运用所掌握的理论和方法，对数据进行分析整理，总结出真实、客观、可靠的测试结果，增强实物地质资料中心的可信度和竞争力，使所提供给客户的资料更具说服力，从而也将提升实物资料中心在社会中的地位。

Reason of Deviation of Test and Assay Result andsolvingmethods

Wei Ren，Guangyu Zhang，Guijun Zhao

(National Geologicalsample Center，ministry of Land and Resources，Beijing 101149)

Abstract It is difficult to avoid deviation in test and assay.The papersets forth the deviation classification，analyzes the reasons and resolutions of deviation.In practice，it is necessary to understand the deviation，professionallymaster operation techniques，precise calibrate apparatus，carefully carry operation，seek out the reasons resulting the deviation andmaking appropriate use ofmathematicalstatistics and deviation theory to correct the deviation，so as tominimize the deviation finally.

Key words analysis result；deviation

❻ 有什么方法消除测定结果的系统误差

1、从产生误差的根源上消除系统误差：

这是消除系统误差的根本方法。在测定之前，要求检测人员在检测过程中可能产生的系统误差进行认真的分析，必须尽可能预见一切可能产生系统误差的来源，并设法消除或尽量减弱其影响。

例如，测量前对仪器本身性能进行检查，使仪器的环境条件和安装位置符合检验技术要求的规定；对仪器在使用前进行正确的调整；严格检查和分析测量方法是否正确等来消除仪器、检测方法、环境等因素而产生的系统误差。

2、用校正方法来消除系统误差：

这种方法是对取测量用的滴定管、移液管、容量瓶等计量器具，在测量前进行修正，做出校正曲线或误差表，测量后对实际测量值进行修正，从而避免或消除因此而产生的系统误差。

3、用空白实验来消除系统误差：

空白试验是指在不加试样的情况下，按分析检验方法标准或规程在同样的操作条件下进行的测定。空白试验所得结果的数值为空白值。

然后再对加入被测试样按分析检验方法标准或规程在同样的操作条件下进行测定得出试样的测定值，最后从试样的测定值中扣除空白值，就得到比较准确的分析结果，这样可以消除因蒸馏水含有杂质或所使用的试剂不纯所产生的系统误差。

(6)分析方法验证产生的偏差如何处理扩展阅读

定量分析根据取样多少的不同，可分为常量分析、半微量分析、微量分析和超微量分析等。

1、常量分析：指的是被测试样的量m>0.1g或者V>10ml的分析，组分含量为1-100%。

2、半微量分析：是一种介于常量分析和微量分析之间方法。

3、微量分析：一般指试样重量为0.1-10mg或体积为0.01-1ml的化学分析。

4、超微量分析：是指被测物质的取样质量小于1毫克或取样体积小于0.01毫升的分析方法。

❼ 第二章：误差和分析数据处理

精密度（precision）：是平行测量的各测量值之间相互接近的程度。偏差表示数据的离散程度。

偏差表示方法：

系统误差的传递：

偶然误差的传递：极值误差法、标准偏差法

有效数字（significant figure）：指在分析工作中实际上能测量到的数字。

μ：总体平均值，无系统误差时是真值，集中趋势

σ：总体标准偏差，离散程度

标准正态分布曲线：

:总体平均值

S：样本平均偏差

t：

t分布权限随自由度f(f=n-1)而改变，当f趋近于 时，t分布就趋近于正态分布。

置信水平和显着性水平： 落在 内或外的概率

测量次数越多，t越小。

平均值的精密度可用平均值的标准偏差表示。平均值的标准偏差与测量次数n的平方根成反比。

平均值的置信区间：在一定置信水平P时，以测定结果x为中心，包括总体平均值 在内的可信范围。

若用多次测量的样本平均值 估计 的范围即：

公式右侧为样本平均值的置信区间，对于少量样本的 估计 的范围，需用t分布对其进行处理：

分析化学中通常取95%置信水平

舍弃商法：n=3~10，将数据按递增次序排序：

置信水平一般取90%

适用范围广，准确度高。计算包括可疑值在内的平均值、标准偏差。

在定量分析中常用t检验与F检验用于检验两组数据分析结果是否存在显着的系统误差与偶然误差。

如果t 说明存在显着性差异。

两组数据是指：一个试样由不同分析人员或者不同分析方法所得数据；两个试样含有同一成分由相同分析方法所得数据。

F检验是通过比较两组数据的方差，以确定他们的精密度是否存在显着性差异。

如F检验验证两组数据精密度无显着性差异，则可进行两组数据的均值是否存在系统误差的t检验。

称为合并标准偏差或者组合标准偏差。 和 可以不等但不能相差太大

若 ，说明两组数据存在显着性差异。注意自由度的计算：

注意事项：

统计数据处理基本步骤：可疑数据取舍、F检验、t检验

相关系数r：

r是一个介于0和 之间的数值，可以等于0或1。

用最小二乘法求处回归曲线的截距a和斜率b：

0.9~0.95:平滑

0.95~0.99：良好

0.99以上：很好

❽ 结构试验误差的种类、区别和处理方法

根据误差产生的原因和性质，可以将误差分为系统误差、随机误差和过失误差三类。
系统误差通常是由于仪器的缺陷，外界因素的影响或观察者的感官不完善等固定的原因所照成的，它在整个测量过程中始终有规律的存在着，其绝对值和符号保持不变或按某一规律变化。系统误差的大小可以用准确度表示，查明系统误差的原因，找出其变化规律，就可以在测量中采取措施，如改进测量方法，采用更精确的仪器等以减小误差，或在数据处理时对测量结果进行修正。
随机误差是测量结果减去在重复条件下对同一辈测量进行无限多次测量结果的平均值。系统误差不可能完全消除或避免。随机误差也不可能朱雀的得出，只能得到堆积误差估计。产生随机误差有测量仪器、测量方法和环境条件等方面的原因。随机误差的大小可以用精密度表示，精密度高表示测量的随机误差小。对随机误差进行统计分析，或增加测量次数，找出其统计特征值，就可以在数据处理时对测量结果进行修正。
过失误差是由于试验人员粗心大意，不按操作规程操作等原因造成的误差。若试验数据出现很大的误差，且与事实明显不符时，应分析其产生的原因。若确定属过失误差，则必须把过失误差从试验数据中剔除。

❾ 偏差处理一般流程

偏差处理流程

1．偏差识别及报告

当操作人员或管理人员发现任何与标准不符合的偏差，应立即部门负责人及QA报告，由发现人员填写偏差报告详细描述偏差内容。若需采取不使偏差继续扩大或恶化的紧急措施，应在偏差报告中提出应急方案，并马上通知部门负责人和现场QA，经确认后，执行相应紧急措施。对偏差涉及的物料、在线产品、中间产品、成品、包材或设备进行隔离，避免有问题的物料混淆或误用，可采用更换状态卡、移入待定区域等方法。

2．偏差分类及处理建议

QA接到偏差报告后首先进行编号，质量保证部经理对偏差的风险等级进行评估分类，必要时，召开由相关部门组成的紧急会议评估对产品或过程的潜在影响，并形成初步处理建议，同时成立调查组对该偏差进行调查，指定的调查人员的资质、经验、职务等应与偏差产生的风险等级或复杂程度相适应（调查人员中应至少有1名QA)。

3．偏差调查

对确认为不影响产品质量的轻微偏差，由QA作出解释，并确认该行为、过程或状态得以正确纠正后，可以不进行调查，只需将对该偏差作出的解释、纠正的措施等记录并归档。但对多个重复出现的同类轻微偏差，应对偏差的根本原因进行调查。通常情况下，由指定的质量管理人员对偏差进行调查，对于某些复杂的调查，需成立跨职能团队完成调查。偏差调查的主要内容包括：①与偏差发生过程中涉及的人员面谈；②回顾相关的规程、质量标准、检验方法、验证报告、设备校准记录、变更控制等；③复核涉及批号的批记录、清洁记录、维修记录、预防维修记录等；④复核产品、物料或留样；⑤回顾相关的投诉趋势、稳定性考察结果趋势、曾经发生过的类似不符合事件趋势；⑥必要时访问或审计供应商；⑦评价对前后批号的影响。

4．偏差影响评估、纠正预防措施的制定

根据上一步骤调查的结果，质量保证部及相关部门组成小组会议，对偏差的影响范围和程度进行正确的评估，偏差影响评估通常包括以下方面：①对产品质量的影响，如对验证状态的影响、对上市许可／注册文件的影响、对客户质量协议的影响等；②是否需要对产品进行额外的检验以及对产品效期的影响，必要时，应对涉及的产品进行稳定性考察；③是否需要进行额外的文献查阅或实验室研究。偏差处理领导小组根据偏差调查报告阐述的根本原因、额外的文献查阅以及实验室研究资料，制定相应的纠正预防措施以及所涉及物料、产品的处理措施。

5．偏差跟踪及关闭

根据偏差处理领导小组制定的纠正预防措施，确定实施的负责人和完成期限，QA人员对纠正预防措施的实施、追踪、修改、关闭情况进行跟踪，经对所指定的应急措施以及纠正措施实施结果的有效性进行评估确认后，方可决定关闭偏差，偏差处理相关记录由质量保证部负责归档保存。

❿ 评估完模型之后发现模型存在高偏差应该如何解决

1、尽最大努力，提前研究我们的用户，记得要注意我们的一般用例和潜在的异常值。

2、确保我们的数据科学家和数据标签团队多元化。

3、在可能的情况下，结合来自多个来源的输入，以确保数据的多样性。

8、定期分析我们的数据。跟踪错误和问题区域，以便快速响应和解决错误和问题区域。在决定删除或保留数据点之前，请仔细分析数据点。

9、将偏差测试作为开发周期的一部分。谷歌、IBM 和微软都发布了工具和指南，用于帮助分析对多种不同数据类型的偏差。