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也谈JJF1070-2005《定量包装商品净含量计量检验规则》中使用标准偏差的合理性问题

(2022-04-14 08:52:05)
标签:

叶永和

定量包装

标准偏差

修正值

合理性

分类: 学术探讨

    要:JJF 1070-2005《定量包装商品净含量计量检验规则》引入标准偏差是为了更加准确计量检验判定,但是在应用上不能脱离其规范要求与内涵而简单地就事论事。本文根据标准偏差的原理与作用,对现实中存在一些误用现象进行剖析,指出问题的根源所在,并对如何正确使用标准偏差提出了见解,使计量检验定量包装商品的净含量科学、准确


1引言

JJF 1070-2005《定量包装商品净含量计量检验规则》(以下简称为JJF 1070-2005规则)为了计量检验判定更加准确,在计量检验过程中采用标准偏差参数。然而,《JJF 1070-2005<</font>定量包装商品净含量计量检验规则>中使用标准偏差的合理性探讨》[1](以下简称《合理性探讨》)对JJF 1070-2005规则中标准偏差造成的结果偏离提出质疑,认为这是由于计量仪器、人员等原因影响到检验批样本(即样品的集合)实际净含量标准偏差的偏离,建议在定量包装净含量批次的计量检验中也应引入允许偏差量对结果进行修正。虽然,《合理性探讨》建议看似合理,但是,实际上是缺乏对标准偏差的准确把握,脱离标准偏差的规范要求而简单地就事论事的结果,建议既没有很好地理解计量检验规则的内涵,而且容易犯以偏概全的毛病。为此,本文也就使用JJF 1070-2005规则的标准偏差谈自己的看法,供大家参考

2标准偏差的概念

2.1 标准偏差是反映品控管理水平

JJF 1070-2005规则中规定用标准偏差来描述检验批中的n件样品实际净含量分散性参数,实际上是在告诉人们生产企业对包装净含量品控管理水平能力的大小。在计算标准偏差时不能简单把所有的样品参数都纳入运算,应该判别参数的真伪,符合计算标准偏差的科学规范,使标准偏差能正确描述其正态分布的特点,准确反映生产企业的品控管理状态,那种意外事故或故意行为都要排除掉,这一点非常重要。

2.2 样品标准偏差要符规范要求

一切数学模型必须符合一定的数学规律与要求,而描述数据或现象所采用的标准偏差是展示该数据或现象的分散程度,它不包括异常数据与不符合统计规律的离群现象。否则该标准偏差没能真正展示其特性与分散程度。所以,在求证或计算标准偏差时都要进行异常值或离群现象的判别与剔除,使最终得到的标准偏差才能真正、客观地说明其离散程度。否则,得到的标准偏差是伪标准偏差,会误导分析思路而造成错误的判定结果。

3《合理性探讨》存在的问题

《合理性探讨》根据JJF 1070-2005规则,对标注净含量为160克、同样为99件的两个食品企业生产的定量包装商品,都抽取样本量为13件两组定量包装商品进行计量检验。

第一组计量检验后得到结果:

160.1160.3160.1160.4160.5160.1160.2160.2160.6160.2160.5160.4160.2。样本平均实际净含量为160.3克,标准偏差为0.17,修正值为0.14,实际含量修正结果为160.44克。

第二组计量检验后得到结果:

159.1158.1157.8164.9157.7158.9158.7159.8159.2159.6159.4158.3157.7。样本平均实际净含量为159.2克,标准偏差为1.87,修正值为1.58,实际含量修正结果为160.78克。

很明显,对于消费者或监管部门来说,第一组实际净含量情况比第二组要好,但通过计算反而第二组比第一组更优。这种看似是标准偏差的不合理造成的结果,实际上是人为误解错用所致。

3.1《合理性探讨》误算的结果

第一组的极大值160.6和极小值160.1,与平均值160.3的绝对值差分别为0.30.2,是标准偏差0.171.76倍与1.18倍。根据判别异常值的统计方法——拉依达准则或格拉布斯准则[2],第一组的13个数值都没有问题;第二组的极大值164.9和极小值157.7,与平均值159.2的绝对值差分别为5.71.5,是标准偏差1.873.05倍与0.80倍。根据判别异常值的统计方法——拉依达准则或格拉布斯准则,其中164.9值是异常数值,即意外差错应该剔除(很可能还是生产企业为了某种企图而故意为之,更不能让其蒙混过关)。换言之,计算标准偏差时不能不顾计算标准偏差的技术规范而简单进行,监管部门的抽查判定更是如此。

3.2《合理性探讨》建议的毛病

由于《合理性探讨》的理解误区,把出现不合理现象归咎于标准偏差的问题,忽视了问题的根本所在,从而带来建议在批次实际含量修正结果中也引入允许短缺量来保证对批净含量判定的准确。这种刻舟求剑式的建议方法,不仅会造成头痛治头、足痛治足的机械做法,充其量也只是治标不治本,而且很可能会带来无穷无尽的问题,还容易带偏了解决问题的方向,甚至造成本质的错误。也就是说,建议不仅要改正问题现象,更要解决发生原因的根本,否则会得不偿失。

4使用标准偏差的合理性

《合理性探讨》把样品计量检验中的标准偏差与数理统计中的标准偏差割裂开来,没有认识到样品检验中统计分析所采用的标准偏差也要符合其根本要求。

4.1 异常值的产生原因

在测量值中出现异常值,它来自不同的总体,是意外、偶然测量错误的结果,也是一种不可避免的客观现象,比如,震动、电源变化、仪器内部偶发故障以及人为的误读错记等。而定量包装净含量的异常除了类似测量过程中意外原因外,很可能还是人为有意为之,更要进行鉴别剔除,防止某些违法者借此蒙混过关。

4.2 对检验数据要进行真伪鉴别

在计算标准偏差时不能不分青红皂白,把所有参数都纳入计算,应该对各获取检验参数进行是否异常的判定。第二组数据经过拉依达准则或格拉布斯准则判别,164.9是异常值应该剔除,剩余12个检验参数重新计算[3],得到样本平均实际净含量为158.69克,标准偏差为0.76,修正值为0.64,实际含量修正结果为159.33克。经过鉴别后计算,第一组实际净含量比第二组要好,不会出现之前反常的现象。

5结语

对定量包装商品净含量计量检验时,是根据JJF 1070-2005规则的规定,通过计算样品的标准偏差来对检验批定量包装商品净含量进行判定,要符合应用标准偏差的科学规范。因此,计算标准偏差不能简单地把所有样品的检测参数都纳入,应该要进行异常值的判定与剔除,不能让粗大误差意外事故的参数混入而造成标准偏差的偏差,更不能让这不合理现象而影响到正常的分析方向与思路,造成检验判定结果的错误。这一点作为监管部门要有清晰的认识与正确的判别。

参考文献

[1]郭永军JJF1070-2005《定量包装商品净含量计量检验规则》中使用标准偏差的合理性探讨[J]中国标准化201022):244~245

[2]中国计量测试学会一级注册计量师基础知识及专业实务[M].北京:中国计量出版社,201111):213-214

[3] 《数学手册》编写组数学手册[M].北京:人民教育出版社,1979


(刊登在《中国标准化》2022年3月下)

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