让检验报告经得起检验

   检验报告是质检机构对社会出具的最终产品，在实际工作中，时常由于对一些数据的处理缺乏科学性，导致检验结果不正确，给客户造成损失。因而检测过程中的数据处理，对检验报告的科学性、公正性和准确性具有重要意义。

测试数据计算过程中的数据处理

   1.测试数据的加、减运算。测试数据在加减运算中，其小数点的位数应以小数位数最少的数据为准，其余参与运算的数据在此基础上多取一位小数，所得的结果应与小数位数最少的数据位数相同。如求数据5.25、0.2436、3.1、0.15642的和，各数据小数点后的位数应以第三个数为准，即计算结果小数点后保留一位小数，可写为：
 5.25＋0.2436＋3.1＋0.15642
≈ 5.25＋0.24＋3.1＋0.16
＝8.75
≈8.8
   2.测试数据的乘除运算。测试数据在乘除法运算中，有效数据的位数应以有效数字最少的数据位数为准，而与小数点的位数无关，其余参与运算的数据应比有效数字最少的数据位数多一位数字。所得的结果与有效数字位数最少的数据位数相同。如计算325.7×0.286÷0.21时应以数据0.21的位数为准，可写为：
325.7×0.286÷0.21
≈326×0.286÷0.21
＝443.98095
≈44×10
   3.测试数据的平方、开方运算。在处理测试数据的平方、开方运算时，所得结果的有效数字位数不应大于该数据的位数。
   4.对数运算。对数计算中，所取的对数应与其真值有效数字位数相同，如log32.8=1.51587≈1.52。
   5.平均值运算。计算平均值时，若数据的个数较多，则平均值的保留位数可增加一位，如某量的5次测量值为3.25、3.22、3.26、3.24、3.27计算测量平均值：(3.25+3.22+3.26+3.24+3.27)÷5=3.248

检测结果的数据处理

    在检测中遇到对检测数据和计算结果的修约时，往往会习惯地将获得的数值按指定的修约位数多保留一位记入原始记录，再根据原始记录将记录值修约到指定位数，写入检验报告，在这一过程中，如果数据处理不当有时会使数值出现偏离。

如表所示测试某种规格电线的平均绝缘厚度

   根据数据修约规则按指定位数修约为0.7；如果先将该平均值修约到比指定修约位数多一位，即0.75，记入原始记录，然后再修约到指定修约位数则为0.8。由此可见在进行测试数值的数据处理时，拟修约的数字应在确定修约位数后，一次修约获得，而不应按修约规则连续修约，否则会出现两个不同的数值，甚至会得出完全相反的结论。
   如果确需在原始记录中比指定的修约位数多一位记录，可按GB8170《数据修约规则》进行处理。当测试数值按修约规则修约后，最右的非零数字是5时，应在数值的后面加上“(+)”、或“(-)”或不加符号，以分别表明已进行过舍、进。这样根据原始记录出具报告，需要对原始记录上记录的数值按指定修约位数进行修约，假如拟舍弃的最后一位数字为5，当5后未加符号时，就按“5后非零进一，5后皆零看奇偶”的规则修约来弃舍；当5后加有“（+）”符号时进一；当5后加有“（－）”符号时舍去。据此，上述电线的绝缘平均厚度在原始记录中应记为0.75（－），编制检验报告时按指定的修约位数修约后为0.7。

极限数值的表示和比较

   1.带有偏差的数值及涵义。某基本数值A带有绝对极限上偏差+b1和绝对极限下偏差－b2，即A+b1－b2，指从（A－b2）到（A+b1）符合要求；某基本数值A带有相对极限上偏差+b1%和相对极限下偏差－b2%，即A+b1－b2%（若b1=b2=b，则可记为A±b%），指测试值或其计算值R对于A的相对偏差值[（R－A）/A]从－b2%到+b1%（或+b%到－b%）满足要求。
   2.极限数值的比较。编制检测报告会涉及到将检测所得的测试值或计算值与标准规定的极限数值的比较，以判断检测数据是否符合要求。测试值或计算值与标准规定或要求的极限数值的比较有全数比较法和修约值比较法两种。
   一般来讲，只要检测所使用的测试仪器精度能够满足标准规定或要求，当产品标准中各种极限数值未加说明时，应采用全数比较法。全数值比较法是将检测所得的测试值或计算值不经修约处理而用数值的全部数字与标准规定的极限数值进行比较，只要越出规定的极限数值，不论越出的程度大小，都应判为不符合标准要求。对附有极限偏差值的数值，涉及到安全性能指标和计量仪器中有误差传递的指标或其他重要指标，应优先采用全数值比较法。
   当标准要求采用修约值比较法时，应按修约值比较法进行判断。采用修约值比较法，将测试值或其计算值按GB8170规定进行修约，修约位数与标准规定的极限数值书写位数一致或按标准要求的修约位数书写。
   当测试值或计算值接近于标准规定的极限值或在极限值附近，可能影响判定结果时，应对留存样品进行比对试验，必要时在充分考虑仪器、环境等因素的影响下对测试结果进行不确定度分析，从而得出科学、准确、合理的结论。