Dans ce cas, toutes les sources d'incertitude sont prises en compte puisque la valeur cible est la moyenne des laboratoires considérée comme une estimation non biaisée de la valeur cible. Cette solution est simple mais est un majorant de l'incertitude-type. Autres approches:
Une approche par bloc complet équilibré permet de déterminer un intervalle de confiance comme par exemple pour une analyse au microscope ( table de Rumke). Références [ modifier | modifier le code]
↑ a et b SH GTA 4 sur le site du Cofrac
↑ Protocole de validation technique SFBC (protocole VALTEC; 1986, 1987 et 1999). Validation des méthodes analytiques francais. ↑ Service d'accréditation suisse (SAS), Guide pour la validation de méthodes d'essais microbiologiques et l'évaluation de leur incertitude de mesure dans les domaines de la microbiologie alimentaire et de l'environnement, février 2006, 1 re éd..
↑ JCGM 100: 2008(F) GUM 1995 avec des corrections mineures « Évaluation des données de mesure — Guide pour l'expression de l'incertitude de mesure ». ↑ Michèle Désenfant et Marc Priel, De la validation des méthodes d'analyse à l'évaluation de l'incertitude des résultats de mesure, Laboratoire National d'Essais
↑ NF T 90-210, Protocole d'évaluation initiale des performances d'une méthode dans un laboratoire – AFNOR - 2009
Voir aussi [ modifier | modifier le code]
Logiciel de génération du document cofrac au format SH FORM 43 (Winlabo)
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Pour cela, il faut commencer par des système simple avant de passer aux échantillons réels (validation pas à pas)
On va chercher à déterminer la justesse, la spécificité, la linéarité, la répétabilité, la sensibilité, la limite de détection et la limite de quantification.
:
La méthode GUM [ 4]. :
Utilisation des contrôles interne et externes de qualité
Caractérisation de méthode: U² ( y) = u²(justesse) + u²(linéarité) + S² r + Σ c²u² (x) [ 5], [ 6] où:
u(justesse) = biais/racine(3). (Le biais peut être négligeable si la variance est significativement plus grande)
u(linéarité) = S y / x ou écart max au modèle. (Pour déterminer l'incertitude du modèle d'étalonnage, voir la norme NF 90-210). Une ANOVA permet de dire par ailleurs si le modèle est adapté ou pas. Auquel cas, il faut soit réduire le domaine de mesure, soit changer de modèle. S r est l'écart-type de la fidélité intermédiaire obtenue à partir des CIQ. Σ c²u² (x) sont les autres composantes d'incertitude. Validation des méthodes analytiques le. Soit en calculant l'erreur totale donnée par la formule: ET = biais + 1, 65×S cqi où 1, 65 correspond à la table de Student, pour un risque de 5%, test unilatéral. Soit par l'intermédiaire d'une étude interlaboratoire (NF ISO 5725) en utilisant l'écart-type de reproductibilité SR comme incertitude de mesure.
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