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在第一种情况下，不确定度陈述作为数据审查的一部分应经过合理性检验，例如 通过用测量方法的说明来检验它。然后，数据可按10.7进行处理。 当仅有一系列观测值时，数据可按附录A和参考文献[11]和[12]进行处理。处理 程序包括如下步骤：
a) 检验实验室平均值之间显著性差异以此来决定是否应该求出单个数值的平均 值或实验室平均值的均值； b) 检验根据 a）中决定选取的数据组的正态性并找出异常值，异常值可以按所描述处理； c) 检验全部数据组中异常的实验室的方差（如必要，即检出异常方差）。 如果数据组近似正态分布，那么在a）中选择的平均值是测定值的选择。如果待 测特性值是平均值的均值
在这些公式中，p代表实验室数。这种表达式的有效性大大依赖于Yi值的独立性， 所以要验证方法/实验室得到的结果的独立性的假设在何种程度上是有效的，尤其是p 数值大的时候，这种验证至关重要（见.3 方式 B：单个实验室的多种方法 也有两种可能的数据格式： —— 一系数值，每个附有不确定度陈述； —— 每个实验室的一系列观测值。 在第一种情况下，对于测定涉及的每种方法来说，都要按10.5.1所述仔细检查其 得到的每个值及其不确定度陈述。接着可使用10.7中描述的方法中的方法可用于第2种情况。至少应可获得方法之一的完整不确定度预算， 以便能验证估计的不确定度，并且可以评估测量的偏移。（由于涉及的所有方法均应 符合9.2中概述的溯源性要求，因此，这不会导致额外要求方式 D：方法定义的参数 方法定义的参数可按10.5.2中所述方法进行处理异常数据的处理 如果单个结果或整组结果分别与同组的其它结果或与其它组结果的偏差，不论是 精密度还是准确度均大于给定频数分布的统计波动容许值，那么它或它们被怀疑为统 计学上的无效结果（异常值）
同样必须要有足够数量的观测值和前后联系的信息以便对异常值作出合适的判 断。异常值的检验是统计专家的职责，其不但负责选择有效的异常值检验方法而且负 责进行分析。 异常结果可在协作研究的任何阶段发生：单个观测值、成组观测值（例如以瓶为 组）或整个方法/实验室得出的结果都可能被观测到是异常的。异常值zui好被剔除或 者个别情况下（例如计算错误）应该用修正数据代替。只要可能，异常值应根据一种 以上异常值检验方法的检验结论才可以剔除。方差的异常值只有在极端的情况下，即 当它们与数据群矛盾时才应被剔除。由于获得数据的条件已经与取得所有结果时的条 件不同了，因此，补充测量一般是不可接受的。 zui后，应注意离散值和异常值的区别（见GB/T [2]。原则上讲， 离散值应在数据组中予以保留，而异常值zui好被剔除，以确保在大多数情况下不确定 度不被低估。 10.6 不确定度评估方式 A：单个实验室的单一方法 按10.5.1确定的不确定度为测定不确定度uchar方式 C：方法和/或实验室网络 如果实验室报告的结果附有不确定度陈述可采用10.7中的方法，计算的不确定度 是测定不确定度uchar。 如果实验室仅报告了一系列数值，平均值的标准偏差至少在原理上是测定不确定 度uchar，若不确定度和/或偏移有共同来源，则平均值的标准偏差要加上这些不确定度 来源的估计值方式 B：单个实验室的多种方法 如果实验室报告的数据附有不确定度陈述，那么可采用10.7中描述的方法，计算 的不确定度是测定不确定度uchar。 在另一种情况下，平均值的标准偏差至少在原理上是测定不确定度uchar。如果与 所用的某种方法得到结果的不确定度进行一致性检查，两者之间存在差异，则在不确 定度预算中应考虑到这种差异方式 D：方法定义的参数 由方法定义的参数的不确定度评估可用10.6.2所述同样处理。 10.7 基于不确定度的评估基础 当有不确定度信息时，统计专家的基本任务是把从不同方法/实验室得到的结果 及其不确定度合成为单个值（特性值）和合成标准不确定度。当不确定度确定时，可 得到作为测量活动一部分的测量不确定度模型。为了获得可能的zui佳结果，极力 收集这些不确定度模型作为数据评估的一部分。
特性值通常被定义为一些类型的平均值，如有必要，可以使用一些预定的加权模 式进行加权处理。当有不确定度模型时，特性值的合成标准不确定度的表达式加上一 个附加的不确定度来源（实验室间结果显著分散）后，可以直接使用标准不确定度传 播公式获得（GUM:1993，第5章）。这是zui简单的方法，但并不总是可以采用。 参考文献[34]中给出了一个可能的替代方法，该方法在参考文献[38]中得到了进 一步应用
手工进行这种不确定度评估是困难的，并且很容易出错。基于测量模型，只要作 为协作研究的一部分收集的信息允许识别模型中的相关的变量，就不必用手工来进 行。一旦所有不确定度分量都适当地存储在一个数据库中，这个数据库就可用来导出 所有不同类型的不确定度。这可以通过直接确定不确定度的表达式[34]或者通过拟 合等不同方法来实现。
应该注意这个矩阵有p×p阶，并且它是对称的（即上部三角形与下部三角形含有 相同的元素）。每两个实验室间的协方差通过研究结果计算中涉及的所有变量和识别 共用的变量来评估。在该研究中并不关心这些分量是否只是研究中的两个实验室共用 还是更多实验室共用。成对地检查存在的任何协方差的过程意味着在这个过程中，并 未区分类型Ⅱ和类型Ⅲ不确定度（见
有许多固定算法来解决方程（29）中给出的拟合问题。此外，对矩阵V作一说明： 如果V（y）包含与比较相关的所有不确定度分量，则该矩阵等于V（y）。否则，V（y） 应加上一个附加的方差－协方差矩阵。这个矩阵的建立类似于V（y），因此通常只有 对角线是满的。 这里显示的方法是所述框架的一种简易方法，但这决不是唯一的方法（见参考文 献[40]和[41]）。在用该方法之前应先解决异常值的问题（见同样地，应 该严格检查不确定度陈述的可靠性。如有必要，应采用相应加权方案[42]（见众所周知拟合对异常值和加权问题很敏感些特定问题应用方差分析法进行数据评估 对于方式C、D和方式B的一部分，方差分析可作为处理数据的工具。在估计瓶间 均匀性（例如，见10.8.2和附录A.2）或实验室间标准偏差（见附录A.3）等不确定度 分量时，使用方差分析可能特别有帮助。否则，可以采用计算平均值的均值来代替。
协作研究的结果可供zui终确认RM均匀性。为此，宜采用双因素嵌套设计，其中应 用pq个单元数，p个实验室/方法，各测定q个单元的特性值，每个单元重复测定n次（见 第7章）。重要的是严格遵守这种设计，以满足方差分析的要求和符合其初始的假设[20]。 附录A.2提供了计算相关方差的必要的统计学方法特性值的合成标准不确定度 为了确定基于系列测量的特性值，可以采用其它的各种各样的方法。该特性值一 般是某种平均值，或有时是稳健平均值[42]。
市场上有一些RM，它们附有上述CRM信息的文件，但是由于法律或是其它（非技 术）原因，该文件不称为“证书”。因为这些RM必须满足作为CRM的相同要求并用于 相同的目的，它们也为本指南所涵盖。可以认为“CRM” 术语中包含这些RM。
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