比对试验：即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。对于结果评价一般大家熟悉的Z比分直，En值外，我们下面介绍三种另外的评价方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。我们分别来介绍：

格鲁布斯(Grubbs)检验

格鲁布斯检验是离散值检验的一种，主要目的是剔除异常数据，对任何一组数据进行处理，首先要检验其是否存在有过失误差带来的异常数据，即进行离散值检验。格鲁布斯检验是离散值检验中最好的方法，具体操作为：

1.将一组数据从小到大按顺序排列:x1、x2、x3、……xn；

2.求这组数据的平均值x及标准偏差S，然后求统计量T，T= (xn-x)/s；

3.假设若xn为离散值，则T= (xn-x)/s;所得结果T与格鲁布斯检验值表所得临界值Ta,n值比较(a为显著性水平，n为样本量)。

4.如果T≥Ta，n，说明是离散值，必须舍去;反之，予以保留，Ta，n由查表得到。

如果通过格鲁布斯检验出离散值，应剔除，然后重新进行统计计算，以更进行下一步的统计分析。

F检验

一组数据的标准偏差（S）可以反映出该组数据的精密度，精密度决定于随机误差，不同组数据，有不同的精密度，两组数据的精密度之间有无显著性差异，需要进行F检验，F检验的目的在于比较两个样本的精密度有无显著性差异。具体操作如下：

1. 求出两个实验室（两组数据）的标准偏差，S1、S2，定义 F=S12 /S22 其中S12≥S22，

2.查F分布表,得到Fα/2(n1-1，n2-1)的值，若F≤ Fα/2(n1-1，n2-1)，则说明二者的精密度之间不存在显著性差异，反之，则存在显著性差异。

通过F检验，可以判断实验室间测量精密度有无显著性差异。

t检验

t检验的目的就是比较两组数据的平均值之间是否存在显著性差异。

按如下公式计算t值:

其中

比较计算得到的t值和查表的临界值T值，如果t值<T值,那么两组数据无显著性差异，反之，则存在显著性差异。

三种方法的关系

格鲁布斯检验、F检验,t检验三者是比对试验数据处理中最基本的方法，三者缺一不可，顺序不能颠倒。格鲁布斯检验剔除离散值，保证了数据统计结果的有效、准确，是F检验、t检验的基础；

F检验的目的在于比较两组数据精密度也即随机误差是否存在显著性差异；

t检验的目的在于说明两组数据平均值的准确度，是一切试验根本目的所在。而准确度取决于精密度和系统误差，只有在精密度一致的前提下，才能检验是否存在系统误差，因此，F检验是进行t检验必要条件，在t检验之前必须进行检验。