Page 68 - 无损检测2022年第十一期

宋 飞:
不同统计方法在磁粉检测能力验证结果分析中的应用

该统计方法的特点是将前 25% 数据和后 25% 格拉布斯统计法、 中位值和标准化四分位距法和迭代
数据的影响降低, 主要使用中间段 50% 数据, 其应 法对2018年和 2019 年钢焊缝磁粉检测能力验证检
用前提同样是正态分布, 但现实中大多数数据并不 测结果进行统计, 结果如表1和表2所示。 2018年和
能严格满足要求, 如果中间段 50% 数据过于集中, 2019年的统计数量分别为21个和24个, 分别对4个
容易导致得到的能力评定标准差偏小, 产生第一类 分项检测指标( X 1 L 1 X 2 L 2
, , , ) 进行统计。
错误( 弃真)。如果数据所有异常值出现在同一侧, 4.1 指定值准确性分析
或者产生“ 双峰” 现象, 则统计模型失效, 甚至产生第 使用的格拉布斯统计法剔除水平α 为 0.05 。
*
二类错误( 取伪)。 在使用格拉布斯统计法对 4 组位置数据进行统计
2.4 迭代法 时, 发现并剔除了离群值后, 4 组数据的指定值相较
迭代法也是一种稳健统计法, 其原理是将检测 于经典统计法的结果发生了偏移, 同时能力验证评
数据按照升序排列后, 以中位值作为参照值, 距离较 定标准差减小, 对于可疑值的评定更加严格。另外
远的数值分配较小的权重, 距离较近的数值分配较 4 组没有出现离群值的数据, 其得到的指定值和能
大的权重, 并计算得到稳健平均值 x 和稳健标准 力验证评定标准差与经典统计法得到的结果相同。
*
差s 。迭代法不但可以最大程度减小离群值的影 应用中位值和标准化四分位距法和迭代法这两
*
响, 还可以降低可疑值的作用。相较于中位值和标 种稳健统计法进行统计后, 8 组数据的指定值相较
准化四分位距法, 迭代法可以应用在一些非正态分 于经典统计法均发生了偏移, 而能力验证评定标准
布的数据中, 并得到相对准确的统计结果。但对于 差相应减小。在 4 组剔除异常结果的数据中, 将两
分布严重不对称、 双峰分布或大比例数据相同的数 种稳健统计法与格拉布斯统计法的结果进行对比发
现, 迭代法与格拉布斯统计法的指定值更接近, 相对
据模型, 迭代法也可能会失效。
2.5 其他方法 于经典统计法结果均发生了同方向的偏移; 中位值
除了文章使用的 3 种方法, 还有一些其他统计 和标 准 化 四 分 位 距 法 的 指 定 值 未 发 生 偏 移, 而
方法也常用于能力验证的结果分析中。在经典统计 2019-X 1 ( 表示 2019 年的数据 L 1 , 其余类比) 指定值
法中, 还有狄克逊( Dixon ) 统计法、 奈尔( Nair ) 统计 的偏移方向与格拉布斯统计法的相反, 其余两组的
偏移方向与格拉布斯统计法的相同。 经过比较, 在
法等, 可用来确定并排除离群值。在稳健统计法中,

CNASGL002 : 2018 《 能力验证结果的统计处理和 表 1 2018 年钢焊缝磁粉检测统计结果

能力评价指南》还推荐了算法 S , 用于计算标准差 方法 统计量 X 1 L 1 X 2 L 2
经典统计法 平均值
( 或极差), 并可推出标准差或极差的稳健联合值。 36.5 18.8 118.8 17.4
( 未剔除离群值) 标准差 1.294 0.774 0.681 0.775
3 数据来源 平均值 36.7 18.8 118.7 17.4
Grubbs统计法
标准差 0.704 0.774 0.308 0.775
数据取自笔者所在单位在 2018 年和 2019 年组 中位值和标准化 中位值 36.5 18.5 118.6 17.5
织的钢焊缝磁粉检测能力验证活动( 参与的实验室分 四分位距法 四分位距 0.593 0.593 0.371 0.593
别为21家和24 家), 所有实验室所检均为同一钢焊 x * 36.6 18.6 118.7 17.5
迭代法
缝样品。 s * 0.762 0.449 0.413 0.602
能力验证样品采用普通碳素钢焊接而成, 焊接
表 2 2019 年钢焊缝磁粉检测统计结果
方法为二氧化碳气体保护焊, 焊接形式为对接焊缝,
方法 统计量 X 1 L 1 X 2 L 2
焊缝表面有焊接形成的缺陷。检测方法为传统的磁
经典统计法 平均值 37.1 18.5 119.1 17.6
轭法, 并采用相关焊缝磁粉检测标准进行检测。标
( 未剔除离群值) 标准差 0.807 0.660 0.703 1.045
准试样中有两处缺陷, 参加能力验证的实验室需要 平均值 37.2 18.5 119.0 17.6
, ) 进 Grubbs统计法
, ) 和长度( L 1 L 2
分别对缺陷的显示位置( X 1 X 2 标准差 0.681 0.660 0.588 1.045
行检测。 中位值和标准化 中位值 37.0 18.5 119.0 17.5
四分位距法 四分位距 0.723 0.482 0.371 0.686
4 结果与讨论
x * 37.2 18.4 119.0 17.5
迭代法
采用未剔除离群值的经典统计法作为参照, 使用 s * 0.707 0.490 0.307 0.630
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2022 年 第 44 卷 第 11 期
无损检测