認証標準物質
均質性試験のデータ処理として、生産バッチ内でのCRMのボトル間の差異に関する統計的有意性検定を行う。上述の枝分かれ試験の結果に対しては通常はANOVAとそれにともなうF 検定による検定が一般的である。生産順でトレンドが変動するか観察することも重要である。一方で、このアプローチは、ISO ガイド 35:2017 では採用されておらず、むしろ、ボトル間の標準偏差が用途に対して十分に小さいかどうかを判断することに重点が置かれている。ただし、統計による検定を使用する場合、均一性試験は必要な感度で不均一性を検出できる実験系が必要となる。ISO ガイド 35:2017 では、測定手順の精度、試験を行うCRMのボトル数、およびボトルあたりの反復回数の十分な組み合わせが必要とされる。統計的検出力の計算は、十分に効果的な均質性試験を実施するのに役立つ。
微量分析などの極端なケースでは、サブミクロスケールの感度での均質性試験を行う必要があります。これには、多数の試験の実施に加えて統計分析への適切な調整を行う場合がある。