淺析如何剔除計(jì)量檢測(cè)中的異常數(shù)據(jù)

盧云忠

（德州市產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量研究院，山東 德州253000）

我國(guó)眾多行業(yè)的發(fā)展以及科學(xué)技術(shù)的發(fā)展都需要計(jì)量檢測(cè)工作的輔助，通過計(jì)量檢測(cè)行業(yè)內(nèi)相關(guān)活動(dòng)、科學(xué)活動(dòng)的開展可獲得有價(jià)值參考，但在計(jì)量檢測(cè)工作實(shí)際開展過程中，往往會(huì)獲得大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)中很可能潛藏著異常數(shù)據(jù)，此時(shí)如何剔除異常數(shù)據(jù)保證計(jì)量檢測(cè)工作質(zhì)量就成為重中之重，基于以上，下面對(duì)“如何剔除計(jì)量檢測(cè)中的異常數(shù)據(jù)”展開探討。

1 異常數(shù)據(jù)剔除對(duì)計(jì)量檢測(cè)的重要性

開展計(jì)量檢測(cè)工作往往是為了給相關(guān)活動(dòng)的開展提供科學(xué)參考，若計(jì)量檢測(cè)工作開展過程中存在異常數(shù)據(jù)且未有效剔除異常數(shù)據(jù)，很可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)工作為相關(guān)活動(dòng)提供的參考失去科學(xué)性，從而給相關(guān)活動(dòng)的開展帶來阻礙，嚴(yán)重時(shí)造成生命及財(cái)產(chǎn)損失，威脅我國(guó)社會(huì)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展。比如，在某航天企業(yè)生產(chǎn)工作中，需對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的電子元器件進(jìn)行計(jì)量檢測(cè)，在某種因素影響下，計(jì)量檢測(cè)中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)且未有效剔除異常數(shù)據(jù)影響導(dǎo)致電子元器件質(zhì)量不過關(guān)，若在電子元器件裝配使用時(shí)出現(xiàn)問題，那么企業(yè)不得不重新生產(chǎn)一批質(zhì)量過關(guān)的電子元器件，此時(shí)，該企業(yè)生產(chǎn)成本增加，對(duì)應(yīng)的企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益就有所降低，或者企業(yè)未發(fā)現(xiàn)電子元器件存在問題直接將其裝配與某設(shè)備上，導(dǎo)致設(shè)備使用過程中存在安全隱患，使得操作人員在使用設(shè)備時(shí)受傷。從上述例子可以看出，在企業(yè)生產(chǎn)過程中能否有效剔除異常數(shù)據(jù)保證計(jì)量檢測(cè)工作質(zhì)量，關(guān)系著生產(chǎn)安全與經(jīng)濟(jì)效益。

2 計(jì)量檢測(cè)中異常數(shù)據(jù)出現(xiàn)的原因

2.1 外部環(huán)境因素導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)

常見的外部環(huán)境因素有溫度、濕度等等，當(dāng)外部環(huán)境因素出現(xiàn)較大變動(dòng)或外部環(huán)境較為惡劣，計(jì)量檢測(cè)工作很可能出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。比如，在石油企業(yè)在針對(duì)自身產(chǎn)品進(jìn)行計(jì)量檢測(cè)時(shí)，計(jì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)很可能受到溫度變化影響出現(xiàn)異常，此時(shí)若不能有效剔除計(jì)量檢測(cè)中存在的異常數(shù)據(jù)，勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)工作精準(zhǔn)性較低。因此，在開展計(jì)量檢測(cè)工作時(shí)，相關(guān)人員必須考慮到外部環(huán)境因素的影響，通過采取某些手段盡可能減少檢測(cè)中存在的異常數(shù)據(jù)。例如，石油企業(yè)在針對(duì)自身產(chǎn)品進(jìn)行計(jì)量檢測(cè)之前，應(yīng)當(dāng)結(jié)合過往計(jì)量檢測(cè)的經(jīng)驗(yàn)與其他相關(guān)研究結(jié)果，對(duì)檢測(cè)過程中的溫度進(jìn)行關(guān)注與控制，一般來講，為減少計(jì)量檢測(cè)中的異常數(shù)據(jù)，多數(shù)情況下會(huì)在外界溫度為15℃～25℃時(shí)開展計(jì)量檢測(cè)工作。

2.2 檢測(cè)人員專業(yè)能力欠缺導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)

檢測(cè)人員專業(yè)能力不過關(guān)可能導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，第一，因檢測(cè)人員專業(yè)能力不過關(guān)，在操作某些檢測(cè)儀器時(shí)不夠謹(jǐn)慎或出現(xiàn)錯(cuò)誤操作，都可能導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)；第二，檢測(cè)人員專業(yè)能力欠缺，無法采取某些操作水平要求更高、更加精準(zhǔn)的檢測(cè)方法，也會(huì)增大計(jì)量檢測(cè)中出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的可能；第三，不同的檢測(cè)人員在開展計(jì)量檢測(cè)工作時(shí)水平不一，再加上不同檢測(cè)人員對(duì)溫度、濕度等外部環(huán)境因素的理解不同，所以在很多時(shí)候不同檢測(cè)人員的計(jì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)差異較為明顯，容易導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)中存在異常數(shù)據(jù)。

2.3 計(jì)量檢測(cè)設(shè)備存在問題導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)

計(jì)量檢測(cè)設(shè)備是否性能良好關(guān)系著計(jì)量檢測(cè)的工作質(zhì)量，換言之，計(jì)量檢測(cè)設(shè)備存在問題可能導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，比如因相關(guān)人員未按照相關(guān)規(guī)范對(duì)某計(jì)量檢測(cè)設(shè)備進(jìn)行日常管理與維護(hù)，導(dǎo)致該計(jì)量檢測(cè)設(shè)備靈敏度有所下降，在后續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)測(cè)量時(shí)，若檢測(cè)人員未發(fā)現(xiàn)靈敏度下降的問題，照舊使用該設(shè)備進(jìn)行計(jì)量檢測(cè)，就可能出現(xiàn)異常數(shù)據(jù)。此時(shí)，若不能有效剔除異常數(shù)據(jù)，直接將該數(shù)據(jù)用于后續(xù)環(huán)節(jié)當(dāng)中，就可能導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)工作不能取得預(yù)期成效，相關(guān)活動(dòng)的開展無法參考科學(xué)的計(jì)量檢測(cè)結(jié)果。

3 計(jì)量檢測(cè)中異常數(shù)據(jù)的剔除方法

3.1 計(jì)量檢測(cè)中常用的四種異常數(shù)據(jù)剔除方法

作為計(jì)量檢測(cè)工作的重要內(nèi)容之一，計(jì)量檢測(cè)中異常數(shù)據(jù)的剔除關(guān)系著數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性，影響著計(jì)量檢測(cè)工作的最終質(zhì)量。常用的異常數(shù)據(jù)剔除方法如下表。

在剔除計(jì)量檢測(cè)中存在的異常數(shù)據(jù)時(shí)，3α 數(shù)據(jù)剔除法、t值檢測(cè)數(shù)據(jù)剔除法、肖維勒數(shù)據(jù)剔除法、格布拉斯數(shù)據(jù)剔除法均較為常用。在利用上述方法對(duì)計(jì)量檢測(cè)中的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除時(shí)，應(yīng)結(jié)合實(shí)際情況選用最合適的某一種方法或某幾種方法，不過結(jié)合上述方法的實(shí)際運(yùn)用情況來看，當(dāng)幾種剔除方法同時(shí)運(yùn)用于計(jì)量檢測(cè)異常數(shù)據(jù)剔除時(shí)，往往能容易取得較好的異常數(shù)據(jù)剔除效果。

3.2 計(jì)量檢測(cè)中異常數(shù)據(jù)的剔除案例

為進(jìn)一步對(duì)“如何剔除計(jì)量檢測(cè)中的異常數(shù)據(jù)”進(jìn)行說明，下面將聯(lián)系案例，圍繞上述剔除方法展開討論。案例如下：在某次 次 計(jì) 量 檢 測(cè) 時(shí) 得 到 數(shù) 據(jù)10.003、10.205、10.219、10.221、10.229、10.231、10.313、10.321、10.343、10.346，此時(shí)需剔除異常數(shù)據(jù)。經(jīng)判定得出，采用方法一、二、三、四分別對(duì)計(jì)量檢測(cè)中的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷時(shí)，得出的結(jié)果都是10.346 為異常值。結(jié)合實(shí)際判斷過程來看，在計(jì)量檢測(cè)中進(jìn)行異常數(shù)據(jù)剔除時(shí)，若試圖加快異常數(shù)據(jù)剔除工作的速度，可采取以下措施：措施一，檢測(cè)人員可先質(zhì)疑計(jì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)中最大值、最小值，比如在此案例中，可先假設(shè)10.003 或10.346 就是異常數(shù)據(jù)，然后針對(duì)10.003 和10.346 進(jìn)行異常數(shù)據(jù)判定，這是因?yàn)樵诙鄶?shù)情況下，若一組檢測(cè)數(shù)據(jù)的最大值與最小值皆不是異常數(shù)據(jù)則意味著該組數(shù)據(jù)中存在異常數(shù)據(jù)的可能性很小，換言之，在計(jì)量檢測(cè)得到一組數(shù)據(jù)當(dāng)中，最大值和最小值往往更容易是異常數(shù)據(jù)，結(jié)合本案例異常數(shù)據(jù)判斷結(jié)果來看，該案例的異常數(shù)據(jù)的確是最大值；措施二，可通過某些方法初步判斷計(jì)量檢測(cè)過程中得到一組數(shù)據(jù)中是否存在異常數(shù)據(jù)，以此來加快異常數(shù)據(jù)剔除工作的效率，比如，上述案例當(dāng)中可先設(shè)定好統(tǒng)計(jì)量，若規(guī)定范圍完全包括統(tǒng)計(jì)量，則意味著該統(tǒng)計(jì)量呈正態(tài)分布，則可初步判定該組數(shù)據(jù)中不存在異常數(shù)據(jù)，從而加快異常數(shù)據(jù)的剔除速率。

計(jì)量檢測(cè)中常用的四種異常數(shù)據(jù)剔除方法

綜上所述，計(jì)量檢測(cè)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)、科技發(fā)展等等都有較大影響，相關(guān)人員需針對(duì)會(huì)導(dǎo)致計(jì)量檢測(cè)數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性下降、對(duì)計(jì)量檢測(cè)工作有較大負(fù)面影響的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到判別異常數(shù)據(jù)的方法并對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行有效剔除。實(shí)際工作中，在采用3α 數(shù)據(jù)剔除法、t 值檢測(cè)數(shù)據(jù)剔除法、肖維勒數(shù)據(jù)剔除法、格布拉斯數(shù)據(jù)剔除法剔除異常數(shù)據(jù)時(shí)，可將上述方法結(jié)合在一起用于異常數(shù)據(jù)剔除，以此進(jìn)一步提高異常數(shù)據(jù)的剔除質(zhì)量，保證計(jì)量檢測(cè)工作質(zhì)量并為相關(guān)活動(dòng)的開展提供科學(xué)、合理的參考信息。