Kvalita v laboratorní a kontrolní praxi Část: Odhad nejistoty výsledků zkoušek Vladimír Kocourek Praha, 2016
Co je NEJISTOTA? POCHYBNOST O VÝSLEDKU MĚŘENÍ PROČ? Podle Heisenbergova principu neurčitosti nám ani sebelepší zdokonalení měřícího přístroje nedovolí získat absolutně přesné výsledky. To, co pozorujeme, není příroda samotná ale příroda vystavená naší metodě zkoumání.
Co je chyba výsledku analýzy (měření)? Chyba měření: (ε + Σ δ) = X μ Chyba výsledku je rozdíl mezi hodnotou naměřenou (X) a hodnotou pravou (μ). zahrnuje vždy chybu systematickou (ε) a chybu náhodnou (δ). Problém: neznáme dost dobře μ a tedy ani chybu systematickou a tudíž ani celkovou...zase ta nejistota. Nejistota?
měření chyba měření systematická chyba náhodná chyba známá systematická chyba korekce zbývající chyby neznámá systematická chyba hodnota výsledku nejistota výsledku VÝSLEDEK MĚŘENÍ
Interpretace výsledků měření? m1...výsledek měření (resp. střední hodnota výsledků opakovaných měření) vzorku 1 m2...výsledek měření (resp. střední hodnota výsledků opakovaných měření) vzorku 2
Interpretace výsledků měření?
Co je nejistota měření (Uncertainty)? Parametr spojený s výsledkem měření charakterizující rozptýlení hodnot, které mohou být důvodně připsány měřené veličině u c (σ) nebo Odhad přiřazený k výsledku zkoušky a charakterizující interval hodnot, o němž se tvrdí, že uvnitř něho leží pravdivá hodnota U = k u c
Jak se provádí odhad nejistoty? Kombinováním všech IDENTIFIKOVANÝCH významných složek nejistoty: u c2 = u 12 + u 22 + u 32 +... charakterizujících rozptýlení jednotlivých analytických operací (kroků) nebo vlivů a rozšířením standardní nejistoty na intervalový odhad Příklad vyjádření: výsledek rozšířená nejistota (U = 2*u c ) olovo: 0,15 0,05 mg/kg sušiny
Jaké typy nejistot uvažujeme? TYP A - náhodné vlivy - výpočtem směrodatné odchylky z opakovaných experimentů: TYP B - systematické chyby - odhadem založeným na spolehlivých informacích např.: z předchozích měření ze specifikací výrobců (např. čistota standardů) z kalibračních listů a certifikátů
Jaké typy nejistot uvažujeme? Jiná definice typů nejistot: a) Nejistoty kvantifikovatelné pomocí statistických metod b) Nejistoty, které nelze statistickými metodami určit
Postup odhadu nejistoty analytické metody Specifikace analytického procesu Identifikace zdrojů nejistot Kvantifikace dílčích nejistot u 1, u 2,... Výpočet kombinované nejistoty u c ANO Výpočet rozšířené nejistoty U Pokyn pro vyjádření nejistoty měření (GUM), Mezinárodní slovník základních a všeobecných termínů v metrologii (VIM). přehodnotit komponenty? NE Konec
1. Specifikace procesu určit rovnici měření (definovat analyt, veličinu a vztahy) popsat princip metody a vstupy popsat jednotlivé kroky postupu (včetně kalibrace!)
2. Identifikace zdrojů nejistoty Diagram příčin a následků (Ishikawova rybí kost) parametr 1 parametr 2 parametr 2a parametr 2b parametr 3a parametr 3b parametr 3b1 parametr 3 parametr 4 výsledek
2. Identifikace zdrojů nejistoty Příklad: stanovení reziduí pesticidů GC/MS - měření c (kalibrace) čistota standardu konc. standardu tlakový puls teplota lab. viskozita separace píků tvar píků obj.vzorku technika dávkování matricové efekty čistota injektoru počet nástřiků obj.standardu koncentrační hladina účinnost přečištění šum detektoru stav vlákna korekce pozadí interferující látky rozlišení (m/z) nastavení EMV čistota iontového zdroje výsledek integrace kalibrace MS (tuning)
STANDARDNÍ NEJISTOTA JEDNOTLIVÝCH KROKŮ u (x i ) - nejistota měření vyjádřená jako relativní směrodatná odchylka (příklady): u (x i ) = s xi nebo rel. s xi /x i (typ A) u (x i ) = L 1,2 / 1,96 u (x i ) = a/ 3 3. Výpočet nejistoty (typ B, normální rozdělení) (typ B, rovnoměrné rozdělení) KOMBINOVANÁ STANDARDNÍ NEJISTOTA (jako σ) u c2 = u 2 (x 1 ) + u 2 (x 2 ) + u 2 (x 3 ) +...u 2 (x n ) ROZŠÍŘENÁ NEJISTOTA (jako INTERVAL) U = k. u c [ = 0.05; k =2]
Rovnoměrné (rektangulární) rozdělení Určeno mezními hodnotami od a - do a + : střední hodnota: a q 2 a rozptyl: u 2 (q) 2 a 3
KOMBINOVANÁ STANDARDNÍ NEJISTOTA Gaussův zákon šíření chyb (kovariance): u 2 c N 2 y u x i i 1 f x i 2 u c (y) f x i u(x i ) N kombinovaná standardní nejistota funkční závislost výsledku na vlivech x i-tý faktor ovlivňující výsledek standardní nejistota vnášená faktorem x i celkový počet faktorů vzatých do úvahy
KOMBINOVANÁ STANDARDNÍ NEJISTOTA Aditivní vlivy (y = p+q-r+...): U c 2 2 2 y p,q,r,... u (p) u (q) u (r)... Multiplikativní vlivy (y = p * q * r...) : U c(y) y u(p) p 2 u(q) q 2... Pro relativní směrodatné odchylky: u c2 = u 2 (p) + u 2 (q) + u 2 (r) +
Příklad 1: Nejistota roztoku standardu I.Objem odměrky 2.doplňování 1.výrobní specifikace 3.teplotní výkyvy nejistota c 0 etalon 1.kalibrace vah kalibrování 2.navažování 3.čistota standardu II. Množství látky
Příklad 1: Nejistota roztoku standardu I. Nejistota objemu 250 ml odměrky zdroje: 1. objem deklarovaný výrobcem typ B 2. variabilita v doplnění po značku typ A 3. rozdíl teplot při kalibraci a při doplňování typ A II. Nejistota množství (150 mg) standardu zdroje: 1. nejistota kalibrace vah - kombi 2. rozptyl odečítání při vážení - typ A 3. nejistota v čistotě standardu - kombi
Příklad 1: Nejistota roztoku standardu I.1 Objem nominální: dle ČSN 704105, resp. katalogu výrobce se pro 250 ml odměrnou baňku třídy A uvádí 0,15 ml, takže: u 1 = 0,15/ 3 = 0,087 ml I.2 Doplňování: baňka se 10 x doplní po značku a zváží, vypočte se směrodatná odchylka pro n=10: u 2 = s x = 0,012 ml I.3 Teplotní fluktuace: rozdíl teplot lze předpokládat v rozmezí 3 C, změny v důsledku obj. roztažnosti skla lze zanedbat obj. roztažnost vody je 2,1 x 10-4 u 3 = (3 x 250 x 2,1 x 10-4 ) / 1,96 = 0,080 ml
Příklad 1: Nejistota roztoku standardu Kombinovaná nejistota objemu: u(v) = 0,087 2 + 0,012 2 + 0,080 2 = 0,12 ml (0,05 %) Rozšířená nejistota objemu U = 2 x 0,12 = 0,24 ml Objem roztoku ve 250 ml odměrce je 250 0,24 ml.
Příklad specifikace přesnosti odměrných baněk Specifikace nejistot objemu pro úzkohrdlé odměrné baňky dle ISO 1042 Objem Toleranční meze (± ml) Relativní přesnost (± %) (ml) Třída A Třída B Třída A Třída B 2 0,025 0,050 1,0 2,0 5 0,025 0,050 0,50 1,0 10 0,025 0,050 0,25 0,50 25 0,040 0,080 0,16 0,32 50 0,060 0,500 0,12 0,24 100 0,100 0,200 0,10 0,20 250 0,150 0,300 0,06 0,12 500 0,250 0,500 0,05 0,10 1000 0,400 0,800 0,04 0,08
Příklad 1: Nejistota roztoku standardu II.1 Kalibrace vah: dle Kalibračního listu vah je interval spolehlivosti diferenčního vážení 0,1 mg, tedy: u 4 = 0,1/1,96 = 0,052 mg (diferenční by se mělo uvažovat 2 x) II.2 Diferenční vážení Směrodatná odchylka kontrolního vážení (10 x): u 5 = (2s x2 ) = 0,07 mg Kombinovaná nejistota vážení: u(v) = 0,0522 + 0,072 = 0,087 mg (0,01 %) (Navážka standardu je 150 0,17 mg)
Příklad 1: Kalibrační list vah s uvedením nejistoty
Příklad 1: Nejistota roztoku standardu II.3 Nejistota čistoty standardu: Čistota standardu dle výrobce je 98,0 0,5 % u 6 = 0,005/ 3 = 0,0029 (0,29 %) Kombinovaná nejistota konc. standardu (0,590 mg/ml) z nejistot vyjádřených jako RSD (relativně): u(c)/c = 0,0031 (0,31 %), tj. u(c) = 1,83 x 10-3 mg/ml Roztok standardu má koncentraci 0,590 0,004 mg/ml.
Příklad 2: Nejistota stanovení phenanthrenu v sušené petrželi Extrakce (hexan-aceton) odpaření 1 Přečištění (GPC, chloroform) odpaření 2 HPLC/FLD úprava objemu kalibrace LC σ II σ I u 1 2 u 2 2 σ III u 3 2 Výsledek
Příklad 2: Nejistota stanovení phenanthrenu v sušené petrželi Zdroj nejistoty Extrakce analytu z matrice Odpaření rozpouštědla a převedení 1 metoda odhadu výtěžnost, opakování Nejistota u i (%) 0,0217 opakování 0,0321 Gelová permeační chromatografie opakování 0,0171 Odpaření a převedení 2 opakování 0,0195 Doplnění a pipetování opakování, výpočet 0,0320 Měření HPLC/FLD vč. kalibrace opakování, výpočet 0,0620
Příklad 2: Nejistota stanovení phenanthrenu v sušené petrželi Koncentrační hladina: X = 10,3 ng/g Kombinovaná nejistota pro u(x i ) z Tab. 1: u c = 8,4 %; tj. 0,86 ng/g phenanthrenu Rozšířená nejistota (koeficient rozšíření k= 2): U = 1,7 ng/g, tj. 16,5 %
Příklad 2: Nejistota stanovení phenanthrenu v sušené petrželi Posouzení dílčích nejistot kritické operace: Zahrnuty (popř. řešeny) by měly být nejistoty, které se v součtu podílí na celkové nejistotě alespoň 80 % - PARETO % U 80 70 60 50 40 30 20 10 Vilfredo F. D. Pareto (1848-1923): italský ekonom, sociolog a politolog, profesor na univerzitě v Lausanne. 80 % zisku přinese pouhých 20 % zákazníků. Podnik se má soustředit na těch 80 % a nezabývat se méně důležitým zbytkem. 100 80 60 40 20 0 0 HPLC Odpaření 1 Doplnění Extrakce Odpaření 2 GPC
Příklad 3: Nejistota stanovení dusičnanů v zelenině Posouzení dílčích nejistot (P.Cuhra a kol., SZPI Praha): A. Podle procesu (operace): Podíl dílčích nejistot v % na kombinované nejistotě - stanovení NO3 / pevné vzorky Da 10% Ms 7% mrm 1% Vv 1% mrm - navážení RM Vf - doplnění RM mvz - navážení vzorku Vv - přídavek vody mh - navážení homogenátu E - extrakce a příprava vz. Vd - doplnění extraktu Ms - kalibrace HPLC prm - čistota RM Da - ředění kalibračního roztoku Vd 2% E 79%
Příklad 3: Nejistota stanovení dusičnanů v zelenině Posouzení dílčích nejistot (P.Cuhra a kol., SZPI Praha): B. Podle typu nejistoty: Podíl opakovatelnosti a výtěžnosti na rozšířené nejistotě - stanovení NO3 / pevné vzorky výtěžnost 45% zbytek 6% opakovatelnost 49%
Příklad 4: Kvantifikované zdroje nejistot pro stanovení PAH v ovzduší Indikace potřeby vnitřního standardu: Podíl dílčích nejistot na kombinované nejistotě stanovení PAH v ovzduší (9,5 %) extrakce filtrů 1% 19% 9% 14% odpaření extrakční směsi čištění na sloupci silikagelu odpaření eluční směsi 13% 7% dávkování rozpouštědla (1 ml) převedení odparku do 1 ml 28% 8% 1% koncentrace ref. materiálů příprava (ředění) kalibr. roztoků opakovatelnost nástřiku (odezvy)
Omezení platnosti odhadu nejistot chemie: 1. Chemické analýzy jsou zpravidla prováděny v "paralelních dávkách": jedna operace se provede s celou dávkou vzorků a poté se přejde na další operaci analýzy v jedné sérii nelze považovat za zcela nezávislé (což je podmínka platnosti zákona šíření chyb). 2. Nejistoty chemických měření - zvláště ve stopové analýze - jsou řádově větší nežli u fyzikálních měření; navíc, komplikované postupy chemické analýzy neumožňují získávat rutinně velký počet opakování nejistota odhadu nejistot je velká 3. Pro vzájemné uznávání výsledků (legislativa, akreditace, ) je rozhodující reprodukovatelnost; subjektivně kalkulované nejistoty deklarované laboratoří bývají málo průkazné
Alternativní způsoby odhadu nejistot chemie: Zpravidla využívají toho, že se většinou nejistota významně neliší od REPRODUKOVATELNOSTI 1. Mezilaboratorní porovnávání zkoušek (MPZ): testování způsobilosti, stanovení shodnosti metod 2. Zajištění návaznosti: používání CRM 3. Statistické řízení procesu regulační diagramy Tyto přístupy k dohadu nejistot se označují jako top down
Alternativní způsoby odhadu nejistot Příklad 2: náhodné vlivy - opakování nejistota standardu - čistota u Výtěžnost Kalibrační křivka - R 2
Nejistota čistoty standardu: I. čistota v certifikátu deklarována jako "C U" nebo jako "C, standardní nejistota u c ": - provede se korekce ve výpočtu koncentrace standardních roztoků na 100 % čistotu, - a do celkové nejistoty se zahrne standardní nejistota u c, nebo U/2 II. čistota standardu je v certifikátu deklarována jako "C", údaj o nejistotě chybí pro C < 98 % se provede korekce ve výpočtu koncentrace standardních roztoků na 100 % čistotu a do celkové nejistoty se zahrne standardní nejistota u c, která vychází z rovnoměrného rozdělení v intervalu mezi C a 100 %: u c = 0,5 x (1 - C) / 3
Nejistota čistoty standardu: III. čistota standardu je v certifikátu deklarována jako " > C", údaj o nejistotě chybí. pro C < 98 % se provede korekce ve výpočtu koncentrace standardních roztoků na 100 % čistotu, přičemž se počítá s korigovanou čistotou ležící nejspíše někde uprostřed mezi 100 % a C (předpokládáme, že C je dolní mez intervalu spolehlivosti deklarace): C kor = 0,5 x (C + 1) a do celkové nejistoty se zahrne standardní nejistota u c, která vychází z (tentokrát) normálního rozdělení v intervalu spolehlivosti v rozmezí od C do 100 %: u c = 0,5 x (1 - C)/2
Nejistota stanovení Phe a B[a]P v rybí svalovině Příklad chromatogramu (HPLC/FLD) vzorku na reálné koncentrační hladině LU 500 FLD1 A, Ex=248, Em=374, TT (D:\HPCHEM\FLD154-4\DATA02\MJ020506\003-0501.D) 1-MeNaph LU 145 140 FLD1 A, Ex=248, Em=374, TT (D:\HPCHEM\FLD154-4\DATA02\MJ020506\003-0501.D) Pyr B[a]P 400 Ace 135 130 125 2-MeAnt 1-MePyr B[a]A Chr 5-MeChr B[b]N[d]T B[e]P B[b]F B[k]F DB[ah]A B[ghi]P I[cd]P 300 Fln 120 115 200 Naph DBT Phe Ant Flt 17.5 20 22.5 25 27.5 30 32.5 35 37.5 40 Pyr 2-MeAnt 1-MePyr B[a]A Chr 5-MeChr B[b]N[d]T B[e]P B[b]F B[k]F B[a]P DB[ah]A B[ghi]P I[cd]P min 100 0 0 5 10 15 20 25 30 35 40 min
Nejistota stanovení Phe a B[a]P v rybí svalovině Navažování Extrakce Operace Dílčí nejistota (RSD %) Phe B[a]P Odpaření extrakčního rozpouštědla Doplnění do 10 ml (chloroform) Přečištění GPC Odpaření přečištěného extraktu Opakovatelnost 0,05 0,05 Přesnost vah (z KL) 0,0004 0,0004 u 1 0,05 0,05 Opakovatelnost 4,4 3,6 Výtěžnost 2,0 4,7 u 2 4,83 5,95 Opakovatelnost 8,9 3 Výtěžnost 2.0 1.7 u 3 9,1 3,45 Opakovatelnost 1,1 1,1 Přesnost odměrky (dle ČSN) 0,14 0,14 Teplotní roztažnost (22 2 C) 0,3 0,3 u 4 1,15 1,15 Opakovatelnost 5,1 6,2 Výtěžnost 4,9 1,6 u 5 7,07 6,40 Opakovatelnost 8,3 4,1 Výtěžnost 1,4 0,5 u 6 8,42 4,13
Nejistota stanovení Phe a B[a]P v rybí svalovině pokračování tabulky Operace Dílčí nejistota (RSD %) Phe B[a]P Doplnění na 0,5 ml acetonitrilem Opakovatelnost 0,5 0,5 Přesnost dávkovače 0,12 0,12 u 7 0,51 0,51 Čistota standardu 0,5 0,5 Ředění standardních roztoků 1,5 1,5 HPLC/FLD Opakovatelnost nástřiku (odezev) 2,6 1,5 u 8 3,04 2,18 Kombinovaná nejistota u 15 11 Rozšířená nejistota U (k = 2) 30 22
Nejistota stanovení Phe a B[a]P v rybí svalovině Koncentrační hladina: X Phe = 11,0 µg/kg X Bap = 0,66 µg/kg Rozšířená nejistota: U Phe = 3,3 µg/kg (30 %) U Bap = 0,15 µg/kg (22 %) Obsah fenantrenu: 11,0 ± 3,3 µg/kg Obsah benzpyrenu: 0,66 ± 0,15 µg/kg
Nejistota stanovení Phe a B[a]P v rybí svalovině Posouzení dílčích nejistot pro kritické operace: fenantren benzpyren HPLC/FLD 9% HPLC/FLD 9% extrakce 14% vážení 0% doplnění 2 1% RVO 2 25% extrakce 25% vážení 0% doplnění 2 2% RVO 2 17% RVO 1 27% doplnění 1 3% GPC 21% RVO 1 14% doplnění 1 5% GPC 28%
Alternativní přístup: top down ISO 21748:2004 Guidance for the use of repeatability, reproducibility and trueness estimates in measurement uncertainty estimation Princip: Odhadne se celková nejistota na základě: 1. intra- a inter-laboratorního rozptylu výsledků *), a 2. odhadu nejistoty spojené s pravdivostí (odchylkou) metody a laboratoře. *) u normalizovaných analytických metod se vždy uvádí opakovatelnost a reprodukovatelnost určená na základě mezilaboratorní studie dle ČSN ISO 5725-2:1997.
Alternativní přístup: top down Výsledek analýzy Y zahrnuje chyby: Y = µ + (δ + B) + e + Σ c i x i µ pravá hodnota výsledku (neznáme) δ systematická chyba metody (bias) B systematická chyba laboratoře (bias) e náhodné chyby přirozené kolísání Σ c i x i ostatní (reziduální) chyby - vlivy nesouvisející s δ, B nebo e u(δ + B) = s L u(e)= s r u 2 (y) = u 2 (µ) + s L2 + s r2 + Σ c i2 u 2 (x i ) s R 2
systematická odchylka µ δ run δ MET + B LAB s r s L s R úroveň: typ přesnosti: analytici laboratoře celá laboratorní komunita opakovatelnost reprodukovatelnost
HANDBOOK FOR CALCULATION OF MEASUREMENT UNCERTAINTY IN ENVIRONMENTAL LABORATORIES Bertil Magnusson, Teemu Näykki, Håvard Hovind, Mikael Krysell (NT TECHN REPORT 537: Edition 2, Approved 2004-02) Praktická aplikace metody top-down : náhodné chyby intralaboratorní odhady systematické chyby na základě CRM a/nebo mezilaboratorního porovnání
PCB v sedimentu: interní řízení kvality + CRM
PCB v sedimentu: interní řízení kvality + mezilaboratorní testy (PT)
Nejistota stanovení Phe a B[a]P v rybí svalovině top-down u r u R u Rec u std u U % % % % % % Phe 7,1 14,2 5,8 0,5 17 34 B[a]P 5,3 10,6 6,7 0,5 14 27
Nejistota stanovení B[a]P v rybí svalovině U = 38 % Hodnota Relativní u(x) Kombi % pozn. Opakovatelnost v laboratoři % 10,6 % X kontrolní vzorek (mezilehlá r) s RW 0,070 10,6 Reg. diagram X (střední hodnota) 0,66 opakovatelnost s r 0,038 5,8 ostatní složky 0 Vychýlení laboratoře / metody 17,4 Referenční materiál bias 0,55 4,3 17,4 % Hodnota (µg/kg) 12,80 Počet opakování n replic 5 s bias 0,75 5,9 u(cref) 2,10 16,4 Výtěžnost - standardní přídavek bias 93,3 6,7 10,7 u(c REC ) rel. Čistota standardu u(c st ) 98,5 1,5 Bez korekce Čistota standardu u(c st ) 98,5 0,9 Korigováno nejistota objemu přídavku standardu?
Nejistota stanovení B[a]P v rybí svalovině U = 51 % Hodnota Relativní u(x) Kombi % pozn. Opakovatelnost v laboratoři 10,6 % X kontrolní vzorek (mezilehlá r) s RW 0,070 10,6 Reg. diagram X (střední hodnota) 0,66 opakovatelnost s r 0,038 5,8 ostatní složky 0 Vychýlení laboratoře / metody 24,3 % Test způsobilosti (FAPAS) bias 3,1 24,2 24,3 % Hodnota (µg/kg) 12,8 n (lab) 20 u(c ref ) 0,263 2,1
Nejistota stanovení obsahu vody v másle top-down ČSN EN ISO 3727-1:2003 definitní metoda, tj. u(c ref ) = 0 s r = u r = 0,10 % rel.; s R = u R = 0,31 % rel. (6 lab.) Mezilaboratorní porovnání (PT) rel. odchylky v posledních 2 letech: -0,229; 0,110; 0,320; 0,274; -0,017 Kvadratický průměr (RMS): 0,082 % rel. Opakovatelnost v laboratoři z duplikátních vzorků másla o cca 16 % vody (během posl. roku): s rw = u rw = 0,03 tj. 0,18 % rel. Kombinovaná nejistota: u 2 C = 0,18 2 + 0,082 2 = 0,198 % rel. takže ze 16 % vody je to abs. 0,032 % Rozšířená nejistota: U = 2 u C = 0,396 % rel., tj. 16,435 ± 0,064 % vody v másle
Nejistota stanovení karboxy-thc v moči top-down
NAŘÍZENÍ KOMISE (ES) č. 333/2007 kterým se stanoví metody odběru vzorků a metody analýzy pro úřední kontrolu obsahu..., 3-MCPD a benzo[a]pyrenu v potravinách Preciznost
NAŘÍZENÍ KOMISE (ES) č. 401/2006 kterým se stanoví metody odběru vzorků a metody analýzy pro úřední kontrolu množství mykotoxinů v potravinách
NAŘÍZENÍ KOMISE (ES) č. 401/2006 kterým se stanoví metody odběru vzorků a metody analýzy pro úřední kontrolu množství mykotoxinů v potravinách
NAŘÍZENÍ KOMISE (ES) č. 333/2007...a benzo[a]pyren v potravinách NAŘÍZENÍ KOMISE (ES) č. 401/2006...mykotoxiny v potravinách Uf je maximální standardní nejistota měření (μg/kg); LOD je mez detekce metody (μg/kg); C je příslušná koncentrace (μg/kg); α je číselný faktor používaný v závislosti na hodnotě C viz tabulka
Analytical quality control and validation procedures for pesticide residues analysis in food and feed Document N SANTE/11945/2015 Uncertainty data should be applied cautiously to avoid creating a false sense of certainty about the true value. Příliš malá nejistota vysoké riziko špatného rozhodnutí Příliš velká nejistota příliš široké pásmo, v němž jakékoli rozhodnutí není dostatečně spolehlivé vzhledem ke skutečné hodnotě Estimates of typical uncertainty are based on previous data and may not reflect the uncertainty associated with analysis of a current sample. Lze udržet odhad nejistoty aktuální? Pokud je založen na IQC a pravidelné účasti v mezilaboratorním porovnávání, pak ano!
Analytical quality control and validation procedures for pesticide residues analysis in food and feed Uncertainty data relate to the analyte and matrix used to generate them and should be extrapolated to other analytes and matrices with caution. Multireziduální metody zahrnují několik stovek pesticidů a desítky různých matric. Generický přístup k validaci a odhadu nejistot je jediná reálná možnost ale tyto extrapolace už tak velké nejistoty ještě dále zvětšují... Uncertainty tends to be greater at lower levels, especially as the LOQ is approached. It may be necessary to generate uncertainty data for a range of concentrations if uncertainty is to be provided for a wide range of residues data. Kvantifikaci na velmi nízkých hladinách vyžaduje zpravidla monitoring, kontrola limitů se odehrává většinou na vyšších koncentracích...
Analytical quality control and validation procedures for pesticide residues analysis in food and feed Některé problémy v analýze reziduí moderních pesticidů: 1. Multireziduální metody zahrnují několik stovek pesticidů a desítky různých matric (obtížná je tak validace a adekvátní schéma IQC). 2. Používají se zpravidla in-house metody in-house validované 3. Prakticky neexistují matricové CRM 4. Kvalita dostupných standardů používaných pro kalibraci je někdy problematická 5. Často je obtížně dostupný reálný materiál neošetřený pesticidy (např. jahody, salát, aj. neošetřené pesticidy získat jen z ekologického zemědělství a to víceméně jen v sezoně). Pravidelná účast v mezilaboratorních testech způsobilosti je naprosto nezbytná!!!
Analytical quality control and validation procedures for pesticide residues analysis in food and feed Considering the results obtained to date from EU proficiency tests, a default expanded uncertainty figure of 50% (corresponding to a 95% confidence level), in general covers the inter-laboratory variability between the European laboratories and is recommended to be used by regulatory authorities in cases of enforcement decisions. v EU-PT organizovaných Evropskou referenční laboratoří je jako kriterium reprodukovatelnosti použito σ FFP = 25 %, což odpovídá Horwitzovu modelu (ve velmi nízkých koncentracích je dokonce přísnější).
Úřední kontrola reziduí pesticidů v potravinách - příklad Příklad uplatnění 50 % nejistoty: Maximální limit reziduí v dětské výživě: 0,01 mg/kg Výsledek analýzy: 0,02 mg/kg Nejistota výsledku 50 % je 0,01 mg/kg Zjištěný obsah tedy je: 0,02 ± 0,01 mg/kg Interval vymezený nejistotou tedy zahrnuje hodnotu limitu a vzorek tedy při 50 % nejistotě nelze označit jako nevyhovující i při výsledku o 100 % vyšším! Lze ho tedy vyhodnotit jako vyhovující?
Rozhodování o shodě s využitím hodnoty nejistoty Guidelines on the Reporting of Compliance with Specification. ILAC-G8:03/2009 Maximální limit Vyhovuje? 2? 3 Nevyhovuje Případ 2 a 3: není možné prohlásit SHODU
Cena Nejistota v rozhodování o shodě cena za chybné rozhodnutí? Measurement uncertainty arising from sampling: a guide to methods and approaches. M H Ramsey and S L R Ellison (eds.). Eurachem/EUROLAB/CITAC/Nordtest/AMC Guide. Eurachem (2007). A...cena za analýzy B...cena za chybné rozhodnutí C...optimální hodnota nejistoty Nejistota