SlideShare a Scribd company logo
1 of 16
Une méthode Top-Down d’évaluation des incertitudes de mesure
Objectif : Définir une procédure claire et simple pour
obtenir une évaluation des incertitudes de mesure
conforme aux prescriptions de la norme ISO/IEC
17025:2005, pour les laboratoires d’essais, en
exploitant, idéalement, les cartes de contrôle et
les essais interlaboratoires (démarche Top-Down).
Bibliographie : Eurolab, Technical Report No. 1/2007 (March 2007)
Nordtest, Technical Report 537 (2012)
Nordtest, Technical Report 569 (2011) – Troll book
Analytical measurement: measurement uncertainty and statistics
Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2013
Modèle : 𝑥𝑖(𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟é) = 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖
𝑥𝑖 𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟é − 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖 = ∆𝑖 100 ∙
∆𝑖
𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖
= 100 ∙
𝑥𝑖 𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟é − 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖
𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖
= ∆𝑖%
𝜀𝑖 𝑓𝑖𝑑é𝑙𝑖𝑡é 𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑡𝑜𝑖𝑟𝑒 = 𝜀𝑖 𝑟𝑒𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡é + 𝜀𝑖 é𝑐ℎ𝑎𝑛𝑡𝑖𝑙𝑙𝑜𝑛𝑛𝑎𝑔𝑒 + …
Hypothèse : 𝑃𝑜𝑢𝑟 𝑢𝑛 𝑛𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟𝑒𝑠 lim
𝑛→∞
𝑖=1
𝑛
𝜀𝑖 𝑓𝑖𝑑é𝑙𝑖𝑡é 𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑡𝑜𝑖𝑟𝑒 = 0
𝐴𝑖𝑛𝑠𝑖, 𝑝𝑜𝑢𝑟 𝑢𝑛 𝑔𝑟𝑎𝑛𝑑 𝑛𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟𝑒𝑠 :
∆ 𝒎𝒐𝒚𝒆𝒏 ≈ 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔𝒍𝒂𝒃𝒐 𝒆𝒕 ∆% 𝒎𝒐𝒚𝒆𝒏 ≈ 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔𝒍𝒂𝒃𝒐%
+ 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜 + 𝜀𝑖(𝑓𝑖𝑑é𝑙𝑖𝑡é 𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑡𝑜𝑖𝑟𝑒)
𝑖=1
𝑛
∆𝑖 = 𝑛. 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜 +
𝑖=1
𝑛
𝜀𝑖 ≈ 𝑛. 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜 →
𝑖=1
𝑛
∆𝑖
𝑛
= ∆ 𝑚𝑜𝑦𝑒𝑛 ≈ 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜
Date
EIL/CRM Labo
(µg/L) (µg/L)
01-01-99 73,0 75,0
01-02-99 81,0 83,0
01-01-00 110,0 112,0
01-02-00 140,0 144,0
01-01-01 210,0 213,0
01-02-01 264,0 269,0
Di Di
%(µg/L)
2,0 2,74
2,0 2,47
2,0 1,82
4,0 2,86
3,0 1,43
5,0 1,89
Essai interlaboratoire NH4
+ Nordtest
biaislabo  D(moyen) = 18/6 = 3,0 µg/L
biaislabo%  D%(moyen) = 13,21/6 = 2,20 %
Date
EIL/CRM Labo
(µg/L) (µg/L)
12-09-00 206,0 216,8
01-03-01 206,0 213,7
13-03-01 206,0 215,7
02-04-01 206,0 210,8
14-08-01 206,0 206,5
05-09-01 206,0 217,6
19-09-01 206,0 218,0
16-10-01 206,0 214,3
07-11-01 206,0 205,6
28-11-01 206,0 208,9
11-12-01 206,0 225,6
13-12-01 206,0 217,9
15-01-02 206,0 207,7
22-01-02 206,0 219,1
30-01-02 206,0 207,6
11-02-02 206,0 221,0
06-03-02 206,0 217,5
18-09-02 206,0 217,2
02-10-02 206,0 220,7
CRM BOD Nordtest
Di Di
%(µg/L)
10,8 5,26
7,7 3,71
9,7 4,70
4,8 2,31
0,5 0,24
11,6 5,63
12,0 5,84
8,3 4,03
-0,4 -0,19
2,9 1,40
19,6 9,50
11,9 5,77
1,7 0,84
13,1 6,35
1,6 0,77
15,0 7,27
11,5 5,56
11,2 5,42
14,7 7,14
biaislabo  D(moyen) = 168,0/19 = 8,84 µg/L
biaislabo%  D%(moyen) = 81,5/19 = 4,29 %
Exemples CRM et EIL
Date
EIL/CRM Labo
(µg/L) (µg/L)
01-01-99 73,0 75,0
01-02-99 81,0 83,0
01-01-00 110,0 112,0
01-02-00 140,0 144,0
01-01-01 210,0 213,0
01-02-01 264,0 269,0
Di Di
%(µg/L)
2,0 2,74
2,0 2,47
2,0 1,82
4,0 2,86
3,0 1,43
5,0 1,89
Essai interlaboratoire NH4
+ Nordtest
Date
EIL/CRM Labo
(µg/L) (µg/L)
12-09-00 206,0 216,8
01-03-01 206,0 213,7
13-03-01 206,0 215,7
02-04-01 206,0 210,8
14-08-01 206,0 206,5
05-09-01 206,0 217,6
19-09-01 206,0 218,0
16-10-01 206,0 214,3
07-11-01 206,0 205,6
28-11-01 206,0 208,9
11-12-01 206,0 225,6
13-12-01 206,0 217,9
15-01-02 206,0 207,7
22-01-02 206,0 219,1
30-01-02 206,0 207,6
11-02-02 206,0 221,0
06-03-02 206,0 217,5
18-09-02 206,0 217,2
02-10-02 206,0 220,7
CRM BOD Nordtest
Di Di
%(µg/L)
10,8 5,26
7,7 3,71
9,7 4,70
4,8 2,31
0,5 0,24
11,6 5,63
12,0 5,84
8,3 4,03
-0,4 -0,19
2,9 1,40
19,6 9,50
11,9 5,77
1,7 0,84
13,1 6,35
1,6 0,77
15,0 7,27
11,5 5,56
11,2 5,42
14,7 7,14
Le biais est-il significatif ?
biaislabo  D(moyen) = 168,0/19 = 8,84 µg/L
biaislabo%  D%(moyen) = 81,5/19 = 4,29 %
s(biaislabo) = s(Di)/n = 5,58/19 = 1,28 µg/L
s(biaislabo%) = s(Di%)/n = 2,71/19 = 0,62 %
biais significatif
biaislabo  D(moyen) = 18/6 = 3,0 µg/L
biaislabo%  D%(moyen) = 13,21/6 = 2,20 %
s(biaislabo) = s(Di)/n = 1,27/6 = 0,52 µg/L
s(biaislabo%) = s(Di%)/n = 0,57/6 = 0,23 %
biais significatif
Di ou Di% ? Point de vue de l’arithmétique
M H Ramsey and S L R Ellison (eds.)
Eurachem/EUROLAB/
CITAC/Nordtest/AMC Guide: Measurement
uncertainty arising from sampling: a guide
to methods and approaches Eurachem
(2007). ISBN 978 0 948926 26 6. Available
from the Eurachem secretariat
𝑈′
= 100 ∙
2𝑠 𝑚𝑒𝑎𝑠
𝐿𝑂𝐷
%
Di ou Di% ? Point de vue de la propagation des erreurs
𝒛(𝒙, 𝒚) = 𝟐. 𝒙 − 𝟑. 𝒚
𝒛 𝒙, 𝒚 =
𝟐. 𝒙
𝟑. 𝒚
𝑠𝑧
𝑧
2
≈
𝑠 𝑥
𝑥
2
+
𝑠 𝑦
𝑦
2
On combine les variances ABSOLUES
On combine les variances RELATIVES
𝑠𝑧
2 ≈
𝜕𝑧
𝜕𝑥
2
∙ 𝑠 𝑥
2 +
𝜕𝑧
𝜕𝑦
2
∙ 𝑠 𝑦
2 = 4. 𝑠 𝑥
2 + 9. 𝑠 𝑦
2
𝑠𝑧
2 ≈
𝜕𝑧
𝜕𝑥
2
∙ 𝑠 𝑥
2 +
𝜕𝑧
𝜕𝑦
2
∙ 𝑠 𝑦
2 =
2
3. 𝑦
2
∙ 𝑠 𝑥
2 +
−2. 𝑥
3. 𝑦2
2
∙ 𝑠 𝑦
2
=
2. 𝑧
2. 𝑥
2
∙ 𝑠 𝑥
2
+
3. 𝑦. 𝑧
3. 𝑦2
2
∙ 𝑠 𝑦
2
= 𝑧2
∙
𝑠 𝑥
𝑥
2
+ 𝑧2
∙
𝑠 𝑦
𝑦
2
Expression de l’incertitude combinée
𝑥𝑖(𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟é) = 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖 + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜 + 𝜀𝑖 𝑟𝑒𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡é + 𝜀𝑖 é𝑐ℎ𝑎𝑛𝑡𝑖𝑙𝑙𝑜𝑛𝑛𝑎𝑔𝑒 + …
𝒖 𝒄
𝟐(𝒎𝒆𝒔𝒖𝒓é) = 𝒖 𝒓𝒆𝒇
𝟐
+ 𝒖 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝒍𝒂𝒃𝒐
𝟐
+ 𝒖 𝒓𝒆𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕é
𝟐
+ 𝒖é𝒄𝒉𝒂𝒏𝒕𝒊𝒍𝒍𝒐𝒏𝒏𝒂𝒈𝒆
𝟐
+ …
certificat du CRM ou
organisateur de l’EIL
s2(biais labo)
idéalement : l’écart-type de la carte de contrôle
ou s(reproductibilité intralaboratoire) ou ...
Nordtest demande d’inclure le biais dans le bilan d’incertitude !
𝒖 𝒄
𝟐 𝒎𝒆𝒔𝒖𝒓é = 𝒖 𝒓𝒆𝒇
𝟐
+ 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝟐 + 𝒖 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝒍𝒂𝒃𝒐
𝟐
+ 𝒖 𝒓𝒆𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕é
𝟐
+ 𝒖é𝒄𝒉𝒂𝒏𝒕𝒊𝒍𝒍𝒐𝒏𝒏𝒂𝒈𝒆
𝟐
+ …
Expression de l’incertitude combinée
𝒖 𝒄  𝒖 𝒓𝒆𝒇
𝟐
+ 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝟐 +
𝒔∆𝒊
𝟐
𝒏
+ 𝒔 𝑹𝒘
𝟐
+ 𝒖é𝒄𝒉
𝟐
+ …
Expression et calcul de l’incertitude combinée
𝑢 𝑐%  𝑢 𝑟𝑒𝑓
2
% + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠2% +
𝑠∆𝑖
2
%
𝑛
+ 𝑠 𝑅𝑤
2
% + 𝑢é𝑐ℎ
2
% + …
Date
EIL/CRM Labo
(µg/L) (µg/L)
12-09-00 206,0 216,8
01-03-01 206,0 213,7
13-03-01 206,0 215,7
02-04-01 206,0 210,8
14-08-01 206,0 206,5
05-09-01 206,0 217,6
19-09-01 206,0 218,0
16-10-01 206,0 214,3
07-11-01 206,0 205,6
28-11-01 206,0 208,9
11-12-01 206,0 225,6
13-12-01 206,0 217,9
15-01-02 206,0 207,7
22-01-02 206,0 219,1
30-01-02 206,0 207,6
11-02-02 206,0 221,0
06-03-02 206,0 217,5
18-09-02 206,0 217,2
02-10-02 206,0 220,7
CRM BOD Nordtest
Di Di
%(µg/L)
10,8 5,26
7,7 3,71
9,7 4,70
4,8 2,31
0,5 0,24
11,6 5,63
12,0 5,84
8,3 4,03
-0,4 -0,19
2,9 1,40
19,6 9,50
11,9 5,77
1,7 0,84
13,1 6,35
1,6 0,77
15,0 7,27
11,5 5,56
11,2 5,42
14,7 7,14
biais%  D%(moyen) = 81,5/19 = 4,29 %
s(biais%) = s(Di%)/n = 2,71/19 = 0,62 %
sRW% = 100.s(xi)/xi(moyen) = 2,60 %
xref = 206,0 ± 5,0 µg/L (k=2) → uref % = 100.(5/206)/2 = 1,21 %
𝑢 𝑐% = 1,212 + 4,292 + 0,622 + 2,602 = 5,2 %
𝑼% 𝒌 = 𝟐 = 𝟏𝟎, 𝟒 %
U (k=2)
(µg/L)
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
21,4
Somme des carrés des incertitudes relatives
Expression et calcul de l’incertitude combinée
𝑢 𝑐%  𝑢 𝑟𝑒𝑓
2
% + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠2% +
𝑠∆𝑖
2
%
𝑛
+ 𝑠 𝑅𝑤
2
% + 𝑢é𝑐ℎ
2
% + …
biais%  D%(moyen) = 13,2/6 = 2,20 %
s(biais%) = s(Di%)/n = 0,57/6 = 0,23 %
sRW% = 1,67 % (écart-type de la carte de contrôle)
uref % = 1,5 % (évalué)
𝑢 𝑐% = 1,52 + 2,22 + 0,232 + 1,672 = 3,15 %
𝑼% 𝒌 = 𝟐 = 𝟔, 𝟑%
Date
EIL/CRM Labo
(µg/L) (µg/L)
01-01-99 73,0 75,0
01-02-99 81,0 83,0
01-01-00 110,0 112,0
01-02-00 140,0 144,0
01-01-01 210,0 213,0
01-02-01 264,0 269,0
Di Di
%(µg/L)
2,0 2,74
2,0 2,47
2,0 1,82
4,0 2,86
3,0 1,43
5,0 1,89
Essai interlaboratoire NH4
+ Nordtest
U (k=2)
(µg/L)
4,6
5,1
6,9
8,8
13,2
16,6
Expression et calcul de l’incertitude combinée
Date
EIL/CRM Labo z
(µg/L) (µg/L) score
22-11-16 13,9 12,9 -0,96
22-11-16 18,4 18,0 -0,29
30-11-16 13,9 13,7 -0,19
30-11-16 18,4 18,9 0,36
06-12-16 7,1 7,3 0,40
06-12-16 13,9 15,0 1,06
06-12-16 18,4 19,8 1,01
06-12-16 27,0 30,0 1,50
07-12-16 13,9 14,1 0,19
22-12-16 7,1 7,5 0,80
22-12-16 13,9 14,0 0,10
22-12-16 27,0 29,0 1,00
Ni par ICP-MS
D
D%
s CV%
(µg/L) EIL EIL
-1,0 -7,19 1,04 7,49
-0,4 -2,17 1,38 7,50
-0,2 -1,44 1,05 7,57
0,5 2,72 1,39 7,55
0,2 2,82 0,50 7,04
1,1 7,91 1,04 7,47
1,4 7,61 1,39 7,53
3,0 11,11 2,00 7,41
0,2 1,44 1,05 7,57
0,4 5,63 0,50 7,04
0,1 0,72 1,00 7,19
2,0 7,41 2,00 7,41
𝑢 𝑐%  𝑢 𝑟𝑒𝑓
2
% + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠2% +
𝑠∆𝑖
2
%
𝑛
+ 𝑠 𝑅𝑤
2
% + 𝑢é𝑐ℎ
2
% + …
biais%  D%(moyen) = 3,05 %
s(biais%) = s(Di%)/12 = 1,50 %
sRW% = 7,0 % (écart-type de la carte de contrôle)
uref % = 1,0 % (évalué au départ des EIL)
𝑢 𝑐% = 12 + 3,052 + 1,52 + 72 = 7,8 %
𝑼% 𝒌 = 𝟐 = 𝟏𝟓, 𝟔%
Biais et carte de contrôle
Date
EIL/CRM Labo
(µg/L) (µg/L)
12-09-00 206,0 216,8
01-03-01 206,0 213,7
13-03-01 206,0 215,7
02-04-01 206,0 210,8
14-08-01 206,0 206,5
05-09-01 206,0 217,6
19-09-01 206,0 218,0
16-10-01 206,0 214,3
07-11-01 206,0 205,6
28-11-01 206,0 208,9
11-12-01 206,0 225,6
13-12-01 206,0 217,9
15-01-02 206,0 207,7
22-01-02 206,0 219,1
30-01-02 206,0 207,6
11-02-02 206,0 221,0
06-03-02 206,0 217,5
18-09-02 206,0 217,2
02-10-02 206,0 220,7
CRM BOD Nordtest
Pourquoi payer très cher la corde pour se faire pendre ?
La carte est centrée sur la moyenne La carte est centrée sur la valeur assignée
Une bonne habitude
Il peut se révéler utile de porter en graphiques les résultats des EIL en fonction des valeurs assignées.
Idéalement, on doit obtenir une droite de pente (sensibilité) 1,00 et d’ordonnée à l’origine (biais) nulle.
Date
EIL/CRM Labo z
(µg/L) (µg/L) score
22-11-16 13,9 12,9 -0,96
22-11-16 18,4 18,0 -0,29
30-11-16 13,9 13,7 -0,19
30-11-16 18,4 18,9 0,36
06-12-16 7,1 7,3 0,40
06-12-16 13,9 15,0 1,06
06-12-16 18,4 19,8 1,01
06-12-16 27,0 30,0 1,50
07-12-16 13,9 14,1 0,19
22-12-16 7,1 7,5 0,80
22-12-16 13,9 14,0 0,10
22-12-16 27,0 29,0 1,00
Ni par ICP-MS
Coeff. s(coeff.) t inf. sup.
Biais = -1,304 0,696 -1,87 -2,85 0,25
Pente = 1,1189 0,0405 28 1,03 1,21
Biais non significatif
y = 1,1189x - 1,3035
R² = 0,9871
0
5
10
15
20
25
30
35
0 5 10 15 20 25 30
en abscisse !
Une autre bonne habitude
Il peut se révéler utile de porter en graphiques les z-scores des EIL en fonction des valeurs
assignées. Ceci permet de s’assurer qu’il n’y a pas dérive sur la gamme explorée.
Date
EIL/CRM Labo z
(µg/L) (µg/L) score
22-11-16 13,9 12,9 -0,96
22-11-16 18,4 18,0 -0,29
30-11-16 13,9 13,7 -0,19
30-11-16 18,4 18,9 0,36
06-12-16 7,1 7,3 0,40
06-12-16 13,9 15,0 1,06
06-12-16 18,4 19,8 1,01
06-12-16 27,0 30,0 1,50
07-12-16 13,9 14,1 0,19
22-12-16 7,1 7,5 0,80
22-12-16 13,9 14,0 0,10
22-12-16 27,0 29,0 1,00
Ni par ICP-MS
tri selon
la date
tri selon la
concentration
En guise de conclusion
0.E+00
1.E-02
2.E-02
3.E-02
4.E-02
5.E-02
6.E-02
7.E-02
8.E-02
9.E-02
80 90 100 110 120

More Related Content

What's hot

cours de spectroscopie
cours de spectroscopiecours de spectroscopie
cours de spectroscopieAnne Baudouin
 
Metrologie dans l'entreprise
Metrologie  dans l'entrepriseMetrologie  dans l'entreprise
Metrologie dans l'entrepriseAyoub El'
 
Gestion_de_dechets_industriels.pptx
Gestion_de_dechets_industriels.pptxGestion_de_dechets_industriels.pptx
Gestion_de_dechets_industriels.pptxmadihamenadi
 
Contrôle non destructif par Radiographie
Contrôle non destructif par RadiographieContrôle non destructif par Radiographie
Contrôle non destructif par RadiographieRafael Nadal
 
Cours Statistique descriptive pr Falloul
Cours Statistique descriptive pr FalloulCours Statistique descriptive pr Falloul
Cours Statistique descriptive pr FalloulProfesseur Falloul
 
Auto evaluation des risques professionnels
Auto evaluation des risques professionnelsAuto evaluation des risques professionnels
Auto evaluation des risques professionnelsPhilippe Porta
 
Cours méthodes thermiques
Cours méthodes thermiques Cours méthodes thermiques
Cours méthodes thermiques mariem dariss
 
Compte rendu n°3(pompe a chaleur)
Compte rendu n°3(pompe a chaleur)Compte rendu n°3(pompe a chaleur)
Compte rendu n°3(pompe a chaleur)Hatem Jebali
 
La métrologie n'est pas ce que vous croyez, elle peut vous faire gagner beauc...
La métrologie n'est pas ce que vous croyez, elle peut vous faire gagner beauc...La métrologie n'est pas ce que vous croyez, elle peut vous faire gagner beauc...
La métrologie n'est pas ce que vous croyez, elle peut vous faire gagner beauc...Jean-Michel POU
 
Programme national d'immunisation
Programme national d'immunisationProgramme national d'immunisation
Programme national d'immunisationMehdi Razzok
 
Métrologie - les instruments de mesure
Métrologie - les instruments de mesureMétrologie - les instruments de mesure
Métrologie - les instruments de mesureBRAHAM Alaeddine
 
Chp iii technologies des capteurs
Chp iii technologies des capteursChp iii technologies des capteurs
Chp iii technologies des capteursMedGuer
 
Formation ISO14001:2015
Formation ISO14001:2015Formation ISO14001:2015
Formation ISO14001:2015Niimate DEGOUN
 
Compta analytique d'exploitation
Compta analytique d'exploitationCompta analytique d'exploitation
Compta analytique d'exploitationAbdelkhalek Kim
 

What's hot (20)

cours de spectroscopie
cours de spectroscopiecours de spectroscopie
cours de spectroscopie
 
Metrologie dans l'entreprise
Metrologie  dans l'entrepriseMetrologie  dans l'entreprise
Metrologie dans l'entreprise
 
Gestion_de_dechets_industriels.pptx
Gestion_de_dechets_industriels.pptxGestion_de_dechets_industriels.pptx
Gestion_de_dechets_industriels.pptx
 
Contrôle non destructif par Radiographie
Contrôle non destructif par RadiographieContrôle non destructif par Radiographie
Contrôle non destructif par Radiographie
 
Cours Statistique descriptive pr Falloul
Cours Statistique descriptive pr FalloulCours Statistique descriptive pr Falloul
Cours Statistique descriptive pr Falloul
 
Auto evaluation des risques professionnels
Auto evaluation des risques professionnelsAuto evaluation des risques professionnels
Auto evaluation des risques professionnels
 
Cours méthodes thermiques
Cours méthodes thermiques Cours méthodes thermiques
Cours méthodes thermiques
 
Td2 pg2-corrige
Td2 pg2-corrigeTd2 pg2-corrige
Td2 pg2-corrige
 
Compte rendu n°3(pompe a chaleur)
Compte rendu n°3(pompe a chaleur)Compte rendu n°3(pompe a chaleur)
Compte rendu n°3(pompe a chaleur)
 
Echantillonnage.pptx
Echantillonnage.pptxEchantillonnage.pptx
Echantillonnage.pptx
 
La métrologie n'est pas ce que vous croyez, elle peut vous faire gagner beauc...
La métrologie n'est pas ce que vous croyez, elle peut vous faire gagner beauc...La métrologie n'est pas ce que vous croyez, elle peut vous faire gagner beauc...
La métrologie n'est pas ce que vous croyez, elle peut vous faire gagner beauc...
 
Statistiques descriptives
Statistiques descriptivesStatistiques descriptives
Statistiques descriptives
 
Elements fini
Elements finiElements fini
Elements fini
 
Programme national d'immunisation
Programme national d'immunisationProgramme national d'immunisation
Programme national d'immunisation
 
ISO17025
ISO17025ISO17025
ISO17025
 
Métrologie - les instruments de mesure
Métrologie - les instruments de mesureMétrologie - les instruments de mesure
Métrologie - les instruments de mesure
 
Chp iii technologies des capteurs
Chp iii technologies des capteursChp iii technologies des capteurs
Chp iii technologies des capteurs
 
Formation ISO14001:2015
Formation ISO14001:2015Formation ISO14001:2015
Formation ISO14001:2015
 
Compta analytique d'exploitation
Compta analytique d'exploitationCompta analytique d'exploitation
Compta analytique d'exploitation
 
audit qualité.pptx
audit qualité.pptxaudit qualité.pptx
audit qualité.pptx
 

Similar to Evaluation des incertitudes de mesure avec biais eil ou crm

UVA Compta analytique
UVA Compta analytiqueUVA Compta analytique
UVA Compta analytiquerashidakrim
 
43 projets Lean Six Sigma - Etude 2008
43 projets Lean Six Sigma - Etude 200843 projets Lean Six Sigma - Etude 2008
43 projets Lean Six Sigma - Etude 2008Laurent
 
La Capabilité des processus : vers le 0 défaut
La Capabilité des processus : vers le 0 défaut La Capabilité des processus : vers le 0 défaut
La Capabilité des processus : vers le 0 défaut Joel DUFLOT
 
Description CDMA
Description CDMADescription CDMA
Description CDMAMax Benana
 
Regression lineaire simple
Regression lineaire simpleRegression lineaire simple
Regression lineaire simpleMehdi Rajawi
 
Electronique-Numérique-TD-7.pdf
Electronique-Numérique-TD-7.pdfElectronique-Numérique-TD-7.pdf
Electronique-Numérique-TD-7.pdfYassine Sabri
 
Jeu plan d'expérience
Jeu plan d'expérienceJeu plan d'expérience
Jeu plan d'expérienceCIPE
 
Les outils de suivi ( Peter Rohner, Hôpitaux universitaires de Genève)
Les outils de suivi ( Peter Rohner, Hôpitaux universitaires de Genève)Les outils de suivi ( Peter Rohner, Hôpitaux universitaires de Genève)
Les outils de suivi ( Peter Rohner, Hôpitaux universitaires de Genève)Paianet - Connecting Healthcare
 
Moyenne coeff-absences-excel
Moyenne coeff-absences-excelMoyenne coeff-absences-excel
Moyenne coeff-absences-exceljurain
 
Insuficiencias P1
Insuficiencias P1Insuficiencias P1
Insuficiencias P1guestad050e
 
Analyse Exploratoire de Données
Analyse Exploratoire de DonnéesAnalyse Exploratoire de Données
Analyse Exploratoire de DonnéesFabien Pfaender
 
Formulario de integrales de calculo integral
Formulario de integrales de calculo integralFormulario de integrales de calculo integral
Formulario de integrales de calculo integralUrielGomez45
 

Similar to Evaluation des incertitudes de mesure avec biais eil ou crm (20)

UVA Compta analytique
UVA Compta analytiqueUVA Compta analytique
UVA Compta analytique
 
Slides 2040-5
Slides 2040-5Slides 2040-5
Slides 2040-5
 
Control estadístico del proceso 4
Control estadístico del proceso 4Control estadístico del proceso 4
Control estadístico del proceso 4
 
Control estadístico del proceso 4
Control estadístico del proceso 4Control estadístico del proceso 4
Control estadístico del proceso 4
 
43 projets Lean Six Sigma - Etude 2008
43 projets Lean Six Sigma - Etude 200843 projets Lean Six Sigma - Etude 2008
43 projets Lean Six Sigma - Etude 2008
 
Slides desjardins-2011
Slides desjardins-2011Slides desjardins-2011
Slides desjardins-2011
 
Correction ds1 2014
Correction ds1 2014Correction ds1 2014
Correction ds1 2014
 
La Capabilité des processus : vers le 0 défaut
La Capabilité des processus : vers le 0 défaut La Capabilité des processus : vers le 0 défaut
La Capabilité des processus : vers le 0 défaut
 
Description CDMA
Description CDMADescription CDMA
Description CDMA
 
Regression lineaire simple
Regression lineaire simpleRegression lineaire simple
Regression lineaire simple
 
Electronique-Numérique-TD-7.pdf
Electronique-Numérique-TD-7.pdfElectronique-Numérique-TD-7.pdf
Electronique-Numérique-TD-7.pdf
 
Jeu plan d'expérience
Jeu plan d'expérienceJeu plan d'expérience
Jeu plan d'expérience
 
Les outils de suivi ( Peter Rohner, Hôpitaux universitaires de Genève)
Les outils de suivi ( Peter Rohner, Hôpitaux universitaires de Genève)Les outils de suivi ( Peter Rohner, Hôpitaux universitaires de Genève)
Les outils de suivi ( Peter Rohner, Hôpitaux universitaires de Genève)
 
[Fsjes tanger.com]stat1 exoscorrige-splanche2
[Fsjes tanger.com]stat1 exoscorrige-splanche2[Fsjes tanger.com]stat1 exoscorrige-splanche2
[Fsjes tanger.com]stat1 exoscorrige-splanche2
 
Moyenne coeff-absences-excel
Moyenne coeff-absences-excelMoyenne coeff-absences-excel
Moyenne coeff-absences-excel
 
Insuficiencias P1
Insuficiencias P1Insuficiencias P1
Insuficiencias P1
 
Analyse Exploratoire de Données
Analyse Exploratoire de DonnéesAnalyse Exploratoire de Données
Analyse Exploratoire de Données
 
Slides ensae 7
Slides ensae 7Slides ensae 7
Slides ensae 7
 
formulario.pdf
formulario.pdfformulario.pdf
formulario.pdf
 
Formulario de integrales de calculo integral
Formulario de integrales de calculo integralFormulario de integrales de calculo integral
Formulario de integrales de calculo integral
 

More from Maurice Maeck

Incertitude de mesure avec biais eil ou crm
Incertitude de mesure avec biais eil ou crmIncertitude de mesure avec biais eil ou crm
Incertitude de mesure avec biais eil ou crmMaurice Maeck
 
Electron claustrophobia and stability of atoms
Electron claustrophobia and stability of atomsElectron claustrophobia and stability of atoms
Electron claustrophobia and stability of atomsMaurice Maeck
 
Claustrophobie de l'électron et stabilité des atomes
Claustrophobie de l'électron et stabilité des atomesClaustrophobie de l'électron et stabilité des atomes
Claustrophobie de l'électron et stabilité des atomesMaurice Maeck
 
Détermination des enthalpies molaires de dissolution
Détermination des enthalpies molaires de dissolutionDétermination des enthalpies molaires de dissolution
Détermination des enthalpies molaires de dissolutionMaurice Maeck
 
Eléments corps simples et composés
Eléments corps simples et composésEléments corps simples et composés
Eléments corps simples et composésMaurice Maeck
 
pH électroneutralité et solveur Excel
pH électroneutralité et solveur ExcelpH électroneutralité et solveur Excel
pH électroneutralité et solveur ExcelMaurice Maeck
 
Acides bases pH Exercices
Acides bases pH ExercicesAcides bases pH Exercices
Acides bases pH ExercicesMaurice Maeck
 
Les titrages acido basiques
Les titrages acido basiquesLes titrages acido basiques
Les titrages acido basiquesMaurice Maeck
 
Les bases de la stoechiométrie
Les bases de la stoechiométrieLes bases de la stoechiométrie
Les bases de la stoechiométrieMaurice Maeck
 
Les grandeurs physiques en thermodynamique
Les grandeurs physiques en thermodynamiqueLes grandeurs physiques en thermodynamique
Les grandeurs physiques en thermodynamiqueMaurice Maeck
 
Clé des familles (Bonnier)
Clé des familles (Bonnier)Clé des familles (Bonnier)
Clé des familles (Bonnier)Maurice Maeck
 
Clé des familles (Flora gallica)
Clé des familles (Flora gallica)Clé des familles (Flora gallica)
Clé des familles (Flora gallica)Maurice Maeck
 
Comparison GUM versus GUM+1
Comparison GUM  versus GUM+1Comparison GUM  versus GUM+1
Comparison GUM versus GUM+1Maurice Maeck
 
Introduction to the guide of uncertainty in measurement
Introduction to the guide of uncertainty in measurementIntroduction to the guide of uncertainty in measurement
Introduction to the guide of uncertainty in measurementMaurice Maeck
 
L'entropie existe et est utile !
L'entropie existe et est utile !L'entropie existe et est utile !
L'entropie existe et est utile !Maurice Maeck
 
Les formules de Lewis
Les formules de LewisLes formules de Lewis
Les formules de LewisMaurice Maeck
 
Les coefficients de partage
Les coefficients de partageLes coefficients de partage
Les coefficients de partageMaurice Maeck
 

More from Maurice Maeck (20)

Incertitude de mesure avec biais eil ou crm
Incertitude de mesure avec biais eil ou crmIncertitude de mesure avec biais eil ou crm
Incertitude de mesure avec biais eil ou crm
 
Electron claustrophobia and stability of atoms
Electron claustrophobia and stability of atomsElectron claustrophobia and stability of atoms
Electron claustrophobia and stability of atoms
 
Claustrophobie de l'électron et stabilité des atomes
Claustrophobie de l'électron et stabilité des atomesClaustrophobie de l'électron et stabilité des atomes
Claustrophobie de l'électron et stabilité des atomes
 
Détermination des enthalpies molaires de dissolution
Détermination des enthalpies molaires de dissolutionDétermination des enthalpies molaires de dissolution
Détermination des enthalpies molaires de dissolution
 
Eléments corps simples et composés
Eléments corps simples et composésEléments corps simples et composés
Eléments corps simples et composés
 
pH électroneutralité et solveur Excel
pH électroneutralité et solveur ExcelpH électroneutralité et solveur Excel
pH électroneutralité et solveur Excel
 
Acides bases pH Exercices
Acides bases pH ExercicesAcides bases pH Exercices
Acides bases pH Exercices
 
Les titrages acido basiques
Les titrages acido basiquesLes titrages acido basiques
Les titrages acido basiques
 
Acides bases pH
Acides bases pHAcides bases pH
Acides bases pH
 
Les bases de la stoechiométrie
Les bases de la stoechiométrieLes bases de la stoechiométrie
Les bases de la stoechiométrie
 
Les grandeurs physiques en thermodynamique
Les grandeurs physiques en thermodynamiqueLes grandeurs physiques en thermodynamique
Les grandeurs physiques en thermodynamique
 
La réfractométrie
La réfractométrieLa réfractométrie
La réfractométrie
 
La tensiométrie
La tensiométrieLa tensiométrie
La tensiométrie
 
Clé des familles (Bonnier)
Clé des familles (Bonnier)Clé des familles (Bonnier)
Clé des familles (Bonnier)
 
Clé des familles (Flora gallica)
Clé des familles (Flora gallica)Clé des familles (Flora gallica)
Clé des familles (Flora gallica)
 
Comparison GUM versus GUM+1
Comparison GUM  versus GUM+1Comparison GUM  versus GUM+1
Comparison GUM versus GUM+1
 
Introduction to the guide of uncertainty in measurement
Introduction to the guide of uncertainty in measurementIntroduction to the guide of uncertainty in measurement
Introduction to the guide of uncertainty in measurement
 
L'entropie existe et est utile !
L'entropie existe et est utile !L'entropie existe et est utile !
L'entropie existe et est utile !
 
Les formules de Lewis
Les formules de LewisLes formules de Lewis
Les formules de Lewis
 
Les coefficients de partage
Les coefficients de partageLes coefficients de partage
Les coefficients de partage
 

Evaluation des incertitudes de mesure avec biais eil ou crm

  • 1. Une méthode Top-Down d’évaluation des incertitudes de mesure Objectif : Définir une procédure claire et simple pour obtenir une évaluation des incertitudes de mesure conforme aux prescriptions de la norme ISO/IEC 17025:2005, pour les laboratoires d’essais, en exploitant, idéalement, les cartes de contrôle et les essais interlaboratoires (démarche Top-Down). Bibliographie : Eurolab, Technical Report No. 1/2007 (March 2007) Nordtest, Technical Report 537 (2012) Nordtest, Technical Report 569 (2011) – Troll book Analytical measurement: measurement uncertainty and statistics Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2013
  • 2. Modèle : 𝑥𝑖(𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟é) = 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖 𝑥𝑖 𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟é − 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖 = ∆𝑖 100 ∙ ∆𝑖 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖 = 100 ∙ 𝑥𝑖 𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟é − 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖 = ∆𝑖% 𝜀𝑖 𝑓𝑖𝑑é𝑙𝑖𝑡é 𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑡𝑜𝑖𝑟𝑒 = 𝜀𝑖 𝑟𝑒𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡é + 𝜀𝑖 é𝑐ℎ𝑎𝑛𝑡𝑖𝑙𝑙𝑜𝑛𝑛𝑎𝑔𝑒 + … Hypothèse : 𝑃𝑜𝑢𝑟 𝑢𝑛 𝑛𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟𝑒𝑠 lim 𝑛→∞ 𝑖=1 𝑛 𝜀𝑖 𝑓𝑖𝑑é𝑙𝑖𝑡é 𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑡𝑜𝑖𝑟𝑒 = 0 𝐴𝑖𝑛𝑠𝑖, 𝑝𝑜𝑢𝑟 𝑢𝑛 𝑔𝑟𝑎𝑛𝑑 𝑛𝑜𝑚𝑏𝑟𝑒 𝑑𝑒 𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟𝑒𝑠 : ∆ 𝒎𝒐𝒚𝒆𝒏 ≈ 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔𝒍𝒂𝒃𝒐 𝒆𝒕 ∆% 𝒎𝒐𝒚𝒆𝒏 ≈ 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔𝒍𝒂𝒃𝒐% + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜 + 𝜀𝑖(𝑓𝑖𝑑é𝑙𝑖𝑡é 𝑖𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑎𝑡𝑜𝑖𝑟𝑒) 𝑖=1 𝑛 ∆𝑖 = 𝑛. 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜 + 𝑖=1 𝑛 𝜀𝑖 ≈ 𝑛. 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜 → 𝑖=1 𝑛 ∆𝑖 𝑛 = ∆ 𝑚𝑜𝑦𝑒𝑛 ≈ 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜
  • 3. Date EIL/CRM Labo (µg/L) (µg/L) 01-01-99 73,0 75,0 01-02-99 81,0 83,0 01-01-00 110,0 112,0 01-02-00 140,0 144,0 01-01-01 210,0 213,0 01-02-01 264,0 269,0 Di Di %(µg/L) 2,0 2,74 2,0 2,47 2,0 1,82 4,0 2,86 3,0 1,43 5,0 1,89 Essai interlaboratoire NH4 + Nordtest biaislabo  D(moyen) = 18/6 = 3,0 µg/L biaislabo%  D%(moyen) = 13,21/6 = 2,20 % Date EIL/CRM Labo (µg/L) (µg/L) 12-09-00 206,0 216,8 01-03-01 206,0 213,7 13-03-01 206,0 215,7 02-04-01 206,0 210,8 14-08-01 206,0 206,5 05-09-01 206,0 217,6 19-09-01 206,0 218,0 16-10-01 206,0 214,3 07-11-01 206,0 205,6 28-11-01 206,0 208,9 11-12-01 206,0 225,6 13-12-01 206,0 217,9 15-01-02 206,0 207,7 22-01-02 206,0 219,1 30-01-02 206,0 207,6 11-02-02 206,0 221,0 06-03-02 206,0 217,5 18-09-02 206,0 217,2 02-10-02 206,0 220,7 CRM BOD Nordtest Di Di %(µg/L) 10,8 5,26 7,7 3,71 9,7 4,70 4,8 2,31 0,5 0,24 11,6 5,63 12,0 5,84 8,3 4,03 -0,4 -0,19 2,9 1,40 19,6 9,50 11,9 5,77 1,7 0,84 13,1 6,35 1,6 0,77 15,0 7,27 11,5 5,56 11,2 5,42 14,7 7,14 biaislabo  D(moyen) = 168,0/19 = 8,84 µg/L biaislabo%  D%(moyen) = 81,5/19 = 4,29 % Exemples CRM et EIL
  • 4. Date EIL/CRM Labo (µg/L) (µg/L) 01-01-99 73,0 75,0 01-02-99 81,0 83,0 01-01-00 110,0 112,0 01-02-00 140,0 144,0 01-01-01 210,0 213,0 01-02-01 264,0 269,0 Di Di %(µg/L) 2,0 2,74 2,0 2,47 2,0 1,82 4,0 2,86 3,0 1,43 5,0 1,89 Essai interlaboratoire NH4 + Nordtest Date EIL/CRM Labo (µg/L) (µg/L) 12-09-00 206,0 216,8 01-03-01 206,0 213,7 13-03-01 206,0 215,7 02-04-01 206,0 210,8 14-08-01 206,0 206,5 05-09-01 206,0 217,6 19-09-01 206,0 218,0 16-10-01 206,0 214,3 07-11-01 206,0 205,6 28-11-01 206,0 208,9 11-12-01 206,0 225,6 13-12-01 206,0 217,9 15-01-02 206,0 207,7 22-01-02 206,0 219,1 30-01-02 206,0 207,6 11-02-02 206,0 221,0 06-03-02 206,0 217,5 18-09-02 206,0 217,2 02-10-02 206,0 220,7 CRM BOD Nordtest Di Di %(µg/L) 10,8 5,26 7,7 3,71 9,7 4,70 4,8 2,31 0,5 0,24 11,6 5,63 12,0 5,84 8,3 4,03 -0,4 -0,19 2,9 1,40 19,6 9,50 11,9 5,77 1,7 0,84 13,1 6,35 1,6 0,77 15,0 7,27 11,5 5,56 11,2 5,42 14,7 7,14 Le biais est-il significatif ? biaislabo  D(moyen) = 168,0/19 = 8,84 µg/L biaislabo%  D%(moyen) = 81,5/19 = 4,29 % s(biaislabo) = s(Di)/n = 5,58/19 = 1,28 µg/L s(biaislabo%) = s(Di%)/n = 2,71/19 = 0,62 % biais significatif biaislabo  D(moyen) = 18/6 = 3,0 µg/L biaislabo%  D%(moyen) = 13,21/6 = 2,20 % s(biaislabo) = s(Di)/n = 1,27/6 = 0,52 µg/L s(biaislabo%) = s(Di%)/n = 0,57/6 = 0,23 % biais significatif
  • 5. Di ou Di% ? Point de vue de l’arithmétique M H Ramsey and S L R Ellison (eds.) Eurachem/EUROLAB/ CITAC/Nordtest/AMC Guide: Measurement uncertainty arising from sampling: a guide to methods and approaches Eurachem (2007). ISBN 978 0 948926 26 6. Available from the Eurachem secretariat 𝑈′ = 100 ∙ 2𝑠 𝑚𝑒𝑎𝑠 𝐿𝑂𝐷 %
  • 6. Di ou Di% ? Point de vue de la propagation des erreurs 𝒛(𝒙, 𝒚) = 𝟐. 𝒙 − 𝟑. 𝒚 𝒛 𝒙, 𝒚 = 𝟐. 𝒙 𝟑. 𝒚 𝑠𝑧 𝑧 2 ≈ 𝑠 𝑥 𝑥 2 + 𝑠 𝑦 𝑦 2 On combine les variances ABSOLUES On combine les variances RELATIVES 𝑠𝑧 2 ≈ 𝜕𝑧 𝜕𝑥 2 ∙ 𝑠 𝑥 2 + 𝜕𝑧 𝜕𝑦 2 ∙ 𝑠 𝑦 2 = 4. 𝑠 𝑥 2 + 9. 𝑠 𝑦 2 𝑠𝑧 2 ≈ 𝜕𝑧 𝜕𝑥 2 ∙ 𝑠 𝑥 2 + 𝜕𝑧 𝜕𝑦 2 ∙ 𝑠 𝑦 2 = 2 3. 𝑦 2 ∙ 𝑠 𝑥 2 + −2. 𝑥 3. 𝑦2 2 ∙ 𝑠 𝑦 2 = 2. 𝑧 2. 𝑥 2 ∙ 𝑠 𝑥 2 + 3. 𝑦. 𝑧 3. 𝑦2 2 ∙ 𝑠 𝑦 2 = 𝑧2 ∙ 𝑠 𝑥 𝑥 2 + 𝑧2 ∙ 𝑠 𝑦 𝑦 2
  • 7. Expression de l’incertitude combinée 𝑥𝑖(𝑚𝑒𝑠𝑢𝑟é) = 𝑥 𝑟𝑒𝑓,𝑖 + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠𝑙𝑎𝑏𝑜 + 𝜀𝑖 𝑟𝑒𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡é + 𝜀𝑖 é𝑐ℎ𝑎𝑛𝑡𝑖𝑙𝑙𝑜𝑛𝑛𝑎𝑔𝑒 + … 𝒖 𝒄 𝟐(𝒎𝒆𝒔𝒖𝒓é) = 𝒖 𝒓𝒆𝒇 𝟐 + 𝒖 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝒍𝒂𝒃𝒐 𝟐 + 𝒖 𝒓𝒆𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕é 𝟐 + 𝒖é𝒄𝒉𝒂𝒏𝒕𝒊𝒍𝒍𝒐𝒏𝒏𝒂𝒈𝒆 𝟐 + … certificat du CRM ou organisateur de l’EIL s2(biais labo) idéalement : l’écart-type de la carte de contrôle ou s(reproductibilité intralaboratoire) ou ...
  • 8. Nordtest demande d’inclure le biais dans le bilan d’incertitude ! 𝒖 𝒄 𝟐 𝒎𝒆𝒔𝒖𝒓é = 𝒖 𝒓𝒆𝒇 𝟐 + 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝟐 + 𝒖 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝒍𝒂𝒃𝒐 𝟐 + 𝒖 𝒓𝒆𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒃𝒊𝒍𝒊𝒕é 𝟐 + 𝒖é𝒄𝒉𝒂𝒏𝒕𝒊𝒍𝒍𝒐𝒏𝒏𝒂𝒈𝒆 𝟐 + … Expression de l’incertitude combinée 𝒖 𝒄  𝒖 𝒓𝒆𝒇 𝟐 + 𝒃𝒊𝒂𝒊𝒔 𝟐 + 𝒔∆𝒊 𝟐 𝒏 + 𝒔 𝑹𝒘 𝟐 + 𝒖é𝒄𝒉 𝟐 + …
  • 9. Expression et calcul de l’incertitude combinée 𝑢 𝑐%  𝑢 𝑟𝑒𝑓 2 % + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠2% + 𝑠∆𝑖 2 % 𝑛 + 𝑠 𝑅𝑤 2 % + 𝑢é𝑐ℎ 2 % + … Date EIL/CRM Labo (µg/L) (µg/L) 12-09-00 206,0 216,8 01-03-01 206,0 213,7 13-03-01 206,0 215,7 02-04-01 206,0 210,8 14-08-01 206,0 206,5 05-09-01 206,0 217,6 19-09-01 206,0 218,0 16-10-01 206,0 214,3 07-11-01 206,0 205,6 28-11-01 206,0 208,9 11-12-01 206,0 225,6 13-12-01 206,0 217,9 15-01-02 206,0 207,7 22-01-02 206,0 219,1 30-01-02 206,0 207,6 11-02-02 206,0 221,0 06-03-02 206,0 217,5 18-09-02 206,0 217,2 02-10-02 206,0 220,7 CRM BOD Nordtest Di Di %(µg/L) 10,8 5,26 7,7 3,71 9,7 4,70 4,8 2,31 0,5 0,24 11,6 5,63 12,0 5,84 8,3 4,03 -0,4 -0,19 2,9 1,40 19,6 9,50 11,9 5,77 1,7 0,84 13,1 6,35 1,6 0,77 15,0 7,27 11,5 5,56 11,2 5,42 14,7 7,14 biais%  D%(moyen) = 81,5/19 = 4,29 % s(biais%) = s(Di%)/n = 2,71/19 = 0,62 % sRW% = 100.s(xi)/xi(moyen) = 2,60 % xref = 206,0 ± 5,0 µg/L (k=2) → uref % = 100.(5/206)/2 = 1,21 % 𝑢 𝑐% = 1,212 + 4,292 + 0,622 + 2,602 = 5,2 % 𝑼% 𝒌 = 𝟐 = 𝟏𝟎, 𝟒 % U (k=2) (µg/L) 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 21,4 Somme des carrés des incertitudes relatives
  • 10. Expression et calcul de l’incertitude combinée 𝑢 𝑐%  𝑢 𝑟𝑒𝑓 2 % + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠2% + 𝑠∆𝑖 2 % 𝑛 + 𝑠 𝑅𝑤 2 % + 𝑢é𝑐ℎ 2 % + … biais%  D%(moyen) = 13,2/6 = 2,20 % s(biais%) = s(Di%)/n = 0,57/6 = 0,23 % sRW% = 1,67 % (écart-type de la carte de contrôle) uref % = 1,5 % (évalué) 𝑢 𝑐% = 1,52 + 2,22 + 0,232 + 1,672 = 3,15 % 𝑼% 𝒌 = 𝟐 = 𝟔, 𝟑% Date EIL/CRM Labo (µg/L) (µg/L) 01-01-99 73,0 75,0 01-02-99 81,0 83,0 01-01-00 110,0 112,0 01-02-00 140,0 144,0 01-01-01 210,0 213,0 01-02-01 264,0 269,0 Di Di %(µg/L) 2,0 2,74 2,0 2,47 2,0 1,82 4,0 2,86 3,0 1,43 5,0 1,89 Essai interlaboratoire NH4 + Nordtest U (k=2) (µg/L) 4,6 5,1 6,9 8,8 13,2 16,6
  • 11. Expression et calcul de l’incertitude combinée Date EIL/CRM Labo z (µg/L) (µg/L) score 22-11-16 13,9 12,9 -0,96 22-11-16 18,4 18,0 -0,29 30-11-16 13,9 13,7 -0,19 30-11-16 18,4 18,9 0,36 06-12-16 7,1 7,3 0,40 06-12-16 13,9 15,0 1,06 06-12-16 18,4 19,8 1,01 06-12-16 27,0 30,0 1,50 07-12-16 13,9 14,1 0,19 22-12-16 7,1 7,5 0,80 22-12-16 13,9 14,0 0,10 22-12-16 27,0 29,0 1,00 Ni par ICP-MS D D% s CV% (µg/L) EIL EIL -1,0 -7,19 1,04 7,49 -0,4 -2,17 1,38 7,50 -0,2 -1,44 1,05 7,57 0,5 2,72 1,39 7,55 0,2 2,82 0,50 7,04 1,1 7,91 1,04 7,47 1,4 7,61 1,39 7,53 3,0 11,11 2,00 7,41 0,2 1,44 1,05 7,57 0,4 5,63 0,50 7,04 0,1 0,72 1,00 7,19 2,0 7,41 2,00 7,41 𝑢 𝑐%  𝑢 𝑟𝑒𝑓 2 % + 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠2% + 𝑠∆𝑖 2 % 𝑛 + 𝑠 𝑅𝑤 2 % + 𝑢é𝑐ℎ 2 % + … biais%  D%(moyen) = 3,05 % s(biais%) = s(Di%)/12 = 1,50 % sRW% = 7,0 % (écart-type de la carte de contrôle) uref % = 1,0 % (évalué au départ des EIL) 𝑢 𝑐% = 12 + 3,052 + 1,52 + 72 = 7,8 % 𝑼% 𝒌 = 𝟐 = 𝟏𝟓, 𝟔%
  • 12. Biais et carte de contrôle Date EIL/CRM Labo (µg/L) (µg/L) 12-09-00 206,0 216,8 01-03-01 206,0 213,7 13-03-01 206,0 215,7 02-04-01 206,0 210,8 14-08-01 206,0 206,5 05-09-01 206,0 217,6 19-09-01 206,0 218,0 16-10-01 206,0 214,3 07-11-01 206,0 205,6 28-11-01 206,0 208,9 11-12-01 206,0 225,6 13-12-01 206,0 217,9 15-01-02 206,0 207,7 22-01-02 206,0 219,1 30-01-02 206,0 207,6 11-02-02 206,0 221,0 06-03-02 206,0 217,5 18-09-02 206,0 217,2 02-10-02 206,0 220,7 CRM BOD Nordtest Pourquoi payer très cher la corde pour se faire pendre ? La carte est centrée sur la moyenne La carte est centrée sur la valeur assignée
  • 13. Une bonne habitude Il peut se révéler utile de porter en graphiques les résultats des EIL en fonction des valeurs assignées. Idéalement, on doit obtenir une droite de pente (sensibilité) 1,00 et d’ordonnée à l’origine (biais) nulle. Date EIL/CRM Labo z (µg/L) (µg/L) score 22-11-16 13,9 12,9 -0,96 22-11-16 18,4 18,0 -0,29 30-11-16 13,9 13,7 -0,19 30-11-16 18,4 18,9 0,36 06-12-16 7,1 7,3 0,40 06-12-16 13,9 15,0 1,06 06-12-16 18,4 19,8 1,01 06-12-16 27,0 30,0 1,50 07-12-16 13,9 14,1 0,19 22-12-16 7,1 7,5 0,80 22-12-16 13,9 14,0 0,10 22-12-16 27,0 29,0 1,00 Ni par ICP-MS Coeff. s(coeff.) t inf. sup. Biais = -1,304 0,696 -1,87 -2,85 0,25 Pente = 1,1189 0,0405 28 1,03 1,21 Biais non significatif y = 1,1189x - 1,3035 R² = 0,9871 0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 en abscisse !
  • 14. Une autre bonne habitude Il peut se révéler utile de porter en graphiques les z-scores des EIL en fonction des valeurs assignées. Ceci permet de s’assurer qu’il n’y a pas dérive sur la gamme explorée. Date EIL/CRM Labo z (µg/L) (µg/L) score 22-11-16 13,9 12,9 -0,96 22-11-16 18,4 18,0 -0,29 30-11-16 13,9 13,7 -0,19 30-11-16 18,4 18,9 0,36 06-12-16 7,1 7,3 0,40 06-12-16 13,9 15,0 1,06 06-12-16 18,4 19,8 1,01 06-12-16 27,0 30,0 1,50 07-12-16 13,9 14,1 0,19 22-12-16 7,1 7,5 0,80 22-12-16 13,9 14,0 0,10 22-12-16 27,0 29,0 1,00 Ni par ICP-MS tri selon la date tri selon la concentration
  • 15. En guise de conclusion