试验检测方面的论文知识

生物医学动物实验研究论文

1实验设计

在开展生物医学研究时，研究者通过正确地运用统计学知识，可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施，直到研究结果的解释进行系统的安排，力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则，即在进行两组比较时，两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异，而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而，处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性，即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别，它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚，减少偶然性[2]。

实验的偏倚和控制

偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差，它不是由于抽样造成的，而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释，乃至实验结果的发表，均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚，从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚，事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚，可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计，使混杂因素在组间分布均衡；在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法，以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚，方可减少结果的假阳性或假阴性。

减少偶然性的潜在影响

偶然性因素的作用可以减少，但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中，接受同样处理的动物，其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率，即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小，实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应，有必要减少偶然性的作用，并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。

实验设计的要素

要消除生物医学实验中潜在的偏倚，减少偶然性，就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素，按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象，一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面：①动物种属的选择：选择实验动物的种属与品系时，尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化，常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系，但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题，无论是实际问题（寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况）或是理论问题（生化、生理或解剖结构与人的相似性），都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量：虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数（样本含量），但所得出的数值往往很大。因此，虽然样本含量估计是保证结论可靠性（精度和检验效能）的前提，但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑，应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄：为确保实验对象的同质性，实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近；动物体重的标准差不应超出平均值的10%；啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周，大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层：为了准确检测一种处理因素引起的差别，各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时，有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理，包括对两个亚系的结果进行单独分析，然后将结果综合，得出处理效应的总结论；二是将亚系作为实验设计的“区组因素”，这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外，其他的非处理因素，如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制，并据此进行分层随机化分组。处理因素设计实验研究时，要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排，从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素；研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应，因此如何控制和排除非处理因素的干扰，正确显示处理的效应，是实验设计的基本任务。实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，是反映实验因素作用强弱的标志，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚，要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观（如尿液pH试纸读数值）或主观指标（行为测量、病理观察），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析实验结果，从而提高实验结果的可信度。

实验设计的原则

为了防止结果的偏倚，保证实验结果的准确性和最大化的表达，在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件：①对等原则，即惟一差别原则，除处理因素外，对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间，除了给予的处理因素不同外，其他方面应与实验组具有一致性，如相同的实验单位来源（动物种属、体重等）和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则，对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则，任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。

生物医学中常用的实验设计类型

如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应，实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法，它是一种单因素有k个水平（k≥2）组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。随机区组设计随机化完全区组设计，简称随机区组设计，又称配伍组设计，是配对设计的扩展，它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组，然后再按随机的原则，将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性，比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同，实验结果中若有缺失值，统计分析将损失部分信息。拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成区组，是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全区组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。析因设计析因实验设计又称全因子实验设计，属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异，而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响，包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用，当因素及水平数过多时，所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加，故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。

2生物医学动物实验的描述统计学

生物医学实验资料的类型

生物医学实验对实验对象（动物）进行干预后测定的观测指标通常有以下类型：①连续性数据：测定结果表现为有数字大小和单位的数据，统计上称定量资料，如生理、生化指标，体重值，器官重量等。②分类数据：测定结果表现为按某属性划分的定性类别，统计上称为定性资料，具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现，死亡或未死亡，有畸形或无畸形；病理损害的严重程度（无、轻度、中度、重度）等。

统计描述指标

描述性统计学（或归纳统计学）是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究，描述性统计的目的在于：①对测量值或观察值进行归纳浓缩，用统计量、统计图或统计表的形式表现；②估计总体分布的参数。资料的整理与探索对于某一测量指标，一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础，应重复以大样本测定，绘制样本的频数分布图（理论上样本量要大于100），并经统计学检验拟合其分布。数据的描述统计量①连续性数据的频数分布：通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图，以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数，也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量：描述数据分布的集中趋势，常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量：描述数据分布的离散趋势，常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表：统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图，表示数据中心位置和离散程度的点杆图（做图时表示均数和标准差）和盒须图（做图时表示中位数、极差、四分位数间距），描述构成比数据资料的百分条图、饼图，描述经时变化趋势的线图，以及预测和检验分布类型的概率-概率图（P-P图）等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表，表中只有横线，无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚，不宜过于复杂。

3生物医学动物实验的假设检验

生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较，通过统计学中的假设检验，说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。

检验方法的选用依据

资料的类型和变量的数目不同类型的资料（定量、定性）的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法，以便得到处理组效应的真实结论。检验方法的前提条件选用假设检验方法前，应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件，如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性，2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。

正态性检验及拟合优度检验

统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布，如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验，其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献，了解实验参数符合何种理论分布。

方差齐性检验

连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言，数值愈大，其固有的变异性也愈大。例如，若某组动物的平均反应值为100，其数值范围可能为80~120；而另一组动物的平均反应值为300，其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比，在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析，据此，不仅数据的变异度与平均值大小无关，同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显，采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐，此时宜采用非参数检验。

单侧检验与双侧检验

检验假设选择单侧检验或双侧检验，应事先根据专业知识做出选择。一般而言，若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时，应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向，实验者仅对某一方面的重要性感兴趣，实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向，则应采用单侧检验。此外，剂量设计预试验中应采用双侧检验，正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。

多重比较及多重性问题

生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应，也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显著性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外，其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括：①预先计划进行多重比较；②限制比较的次数；③多重比较时采用更严格的界值标准；④多重比较具有生物学方面的依据。

观察值或实验对象的独立性

许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立，如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是，有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如，生殖和发育研究中就存在窝效应：由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似，与异窝胎仔相比，同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统，即同窝内数据为聚集性数据，这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时，忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险；因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性，其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息；窝内相关性愈大，其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据，因此，若基于观察值独立的统计分析方法，就会增加犯Ⅰ类错误的概率，即假阳性的风险增加，降低实验的有效性。

历史对照数据的应用

某些情况下，尤其是在发生率较低的情况下，单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率，但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义，但值得强调的是，众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件，研究期限，研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此，忽视这些差异，将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较，可能得出严重错误的结果，并进而明显夸大统计显著性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。

假设检验的局限性

首先，假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加，但增加的幅度是否具有统计显著性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中，有可能错失较大、重要的效应，尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反，在规模较大的研究中，较小、非重要的效应则具有统计显著性。例如，D药与C药相比，降血压效应相差近30mmHg，但因为例数仅10例，假设检验未发现显著性差异（P=）；相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显著性差异（P<）。由此可见，统计学显著性与效应大小无直接相关性。因此，愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此，若处理反应的增加值为10个单位（95%置信区间3~17单位），则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零，则双侧检验的P值小于。其次，假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异，但若实验设计存在偏倚，或实验实施过程中存在偏差或失误，假设检验方法一般也于事无补。因此，在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施，强化GLP规范意识。其三，对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证，以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档，均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述，在动物实验研究的多个环节，统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性，在很多情况下也可以极大地提高研究效率，节约研究成本。在这里还必须强调，除了实验后期的数据分析以外，在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入，这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞，有利于研究目标的顺利实现。

检验医学生论文范文

医学检验主要研究如何通过实验室技术、医疗仪器设备为临床诊断、治疗提供依据。本文是我为大家收集整理的检验医学生论文范文，欢迎参考借鉴。

摘要： “检验医学”与“医学检验”属于不同的学科概念，前者包括科学、技术和临床三方面知识，而后者主要是应用技术知识。面对新的形势，社会需求的不仅仅是技师型检验人才，更需要复合型检验医学人才结论只有创建现代化的检验医学专业，医学检验才能获得新生。

关键词： 医学检验,检验医学,转变分析

1、检验技术水平的转变

仪器方面的转变

目前大型医院的仪器从单机自动化到成组仪器组台（例如将血液分析仪、自动血涂片染色机、网织红细胞计数仪及血凝仪构成一个血液学分析仪模块式组台）以至整个实验室通过传送带连接各种仪器，构成全实验室自动化（Total Laboratory Automa-tion简称TLA）。

检验方法实现标准化

过去测定一种化学成分有不同方法，即使用同一种方法，具体步骤也有微细差别，所得结果和参考值也不一致，给临床医师、病人以及检验人员带来困扰。现在国内外不少学术组织都在研究和推行一个国家或地区以至全球的方法标准化。方法标准化的好处是不言而喻的。它不仅使全球方法和结果表达得到统一，有利于统一诊断标准，而且更便于试剂生产，质量控制和保证检验准确性和可比性。尤其是在这个人性化的时代，除了准确快速地检验出各项生理指标外，病人在各个医院甚至不同地区医院的化验结果能够通用也是十分必要的。医学检验的标准化就是为实现“一单通”提供保证。

2、科研力量和工作理念的发展促使转变

随着大量有关人类组织细胞结构、功能、代谢及分子间相互作用的信息被发现，医学研究的目标均是通过一组数据全面反映人体特定组织器官的功能、代谢等。过去检验医学多是对特定单一项目的定性、定量分析，难以反映疾病发生发展的全貌，如今众多的生命科学研究成果为我们提供了新的希望和挑战，科研力量的强大使得检验项目向整体化方向发展。

工作理念的转变，检验管理更加科学化和人性化

医学检验是联系基础医学与临床医学的纽带，是多学科的组合体。现代的医学检验是一个庞大的部门，其业务范围不断扩大，能够进行上千种试验，每天发出成千上万的.报告。如何管理好这一庞大部门，保证其正常地科学地运行，特别是保证其发出报告的可靠性是一个十分复杂的系统工程。在50～60年代，依靠几台显微镜、离心机就可以完成三大常规工作，有一台目测比色计就可完成大多数生化测定项目，依靠医师的知识和经验就能管理或控制检验科的检查质量。

3、检验医学发展中的问题

从“医学检验”转变成“检验医学”，不仅是文字顺序的颠倒，但确蕴藏着深刻的内涵。检验学科发展的理念与定位也随之发生了明显的变化。检验科工作的重点已不再是方法学的研究，而是在及时、准确提供报告的同时，协同临床进行诊断和治疗。此外，是为提高医疗质量、加强医院管理，或是循证医学的发展，都要求加强检验与临床沟通。

检验通过与临床有效沟通，可促进临床标本的正确采集和检验结果的正确解释及应用；医学检验论文同时又可从临床获得许多反馈信息，借此进一步综合评判实验方法学及其临床价值，以便不断完善操作规程并推进新项目的开展和普及。

4、结论

实际上，检验学科的发展更多体现在检验医学理念的变化上。在确保检验结果可靠性的前提下，在发展大型精确的自动化分析手段的同时，“床边检验”技术也有自身发展所特有的应用价值[2]，各类床旁试验（pointof care test，POCT）使检验人员可在患者身边进行各项试验并即刻得出结果，大大方便了病人和临床，充分体现了人性化。上世纪九十年代前，医院检验科从事检验工作，医生或病人把标本送到实验室，再将检验结果报回临床，被称为“医学检验”。上世纪九十年代后，实验室工作不再是机械的标本检查，要综合病人变化、临床诊断，结合数据做判断，还要对临床医生得出的试验诊断提供咨询，称为“检验医学”。从“医学检验”到“检验医学”不仅是一个词汇顺序的变更，对学科发展理念、服务模式、工作范围、知识结构都有深远影响。过去检验科“以标本为中心，以实验数据为目的”，而现在检验医学“以病人为中心，以疾病的诊断和治疗为目的”。

“检验医学”与“医学检验”属于不同的学科概念，前者包括科学、技术和临床三方面知识，而后者主要是应用技术知识。面对新的形势，社会需求的不仅仅是技师型检验人才，更需要复合型检验医学人才[3]。尽管国家教委规定医学检验系本科定位于“检验医师”，但高校的专业设置取决于市场需求。我国检验科大多没有医师岗位，所以本科毕业生是在从事技师工作，从而导致高校培养模式仍是培养技师型检验人才，尚不能就临床问题与医生进行良好的沟通。检验人员将报告单送临床医师参考，但并不负责解释其临床意义。而临床医师又不甚了解检验项目的原理及过程或对检验结果存有疑虑，久而久之造成检验与临床之间隔阂愈演愈烈的现状，正如杨运昌教授所言：“现行独立建制的检验科不具有什么特色，是没有跟上现代医学潮流的落后体制。只有创建现代化的检验医学专业，医学检验才能获得新生。”

参考文献

[1]谭红军.我国检验医学教育的现状及发展趋势[J].检验医学教育，2006，13（4）：1-5.

[2]仝人斌，陶启敏.自动化免疫分析的进展.中华医学检验杂志，1996，19：329-331.

[3]康红.对现代医学检验人材培养与定位的几点思考———兼论检验医学基地教学人才构架建设[J].中国临床实验室，2002，3：14-15.

浅议煤炭化验的质量影响因素与应对措施论文

煤炭实验室是独立性质的煤质化验实验室，不受行政压力的影响，主要的宗旨是向客户提供客观的煤质化验数据。但是对于煤炭化验实验室的煤炭化验来说，影响煤质化验的因素比较多，比如人员素质、仪器设备等，在本文中，笔者在分析影响煤质化验质量因素的基础上，提出了控制煤质化验质量的措施。

1、影响煤炭化验质量的人员与设备因素

煤炭实验室的质量管理在采样、制样、化验和结果报告中等各个环节均可以得到体现，在煤炭化验过程中也有所反映。在质量管理方面，影响化验质量因素包括工作人员、环境和化验方法等因素。

人员因素

在生产管理中，人是最重要的影响因素，同时也是不容易控制的影响因素。为此，人这一因素也就名副其实成为任何管理理论中的重点讨论内容之一。在煤炭实验室，由于实验室担负着向社会公众提供客观、准确化验结果的责任，因此这就要求从事煤炭化验工作的工作人员应是专业的，具有相应的资质，可胜任煤炭化验相关工作。如果煤炭实验室的工作人员不专业、不具有资质证书，即专业技术水平低、不了解煤炭化验规范、无法掌握化验技巧，那么煤炭化验的结果便有可能出现偏差、准确性无法保障;而如果煤炭实验室管理人员对管理工作所知甚少，对于人员配需、化验过程、仪器校准和物资供应等内容毫无了解，则实验室的正常化验活动即无法正常开展，有效性更是无从谈起。因此，这就要求加强实验室人员的培训和管理力度。

煤炭实验室人员应具备的基本素质。第一，国际或行标检测方法及检测方法的细节;第二，了解化验仪器设备结果与特性，并了解掌握校准与验证方法，在化验和日常维护过程中熟练使用;第三，了解并熟悉标准物特性，并利用标准物质开展测试，质量进行自行控制;第四，了解各项煤炭化验的相关要求以及环境条件，在化验过程中做到有效控制;第五，了解并掌握一定的煤炭物理与化学特性以及一定的试验数据处理理论。

煤炭化验实验室应具备足够数量的、与实验室规模相适应的实验人员，并保证每个测试项目在1人情况下也可完成。

实验室的工作人员均应具备质量管理意识。

有计划加强工作人员的培训。实验室应制定完善的工作人员培训制度与规划：第一，制定对新人的培训规划，保证每个检测人员可达到持证上岗的要求;第二，对在岗人员的培训，培训应有计划进行，确保其掌握最新的化验理论、技术方法，了解新化验设备的操作使用情况。具体来说主要包括下面三方面内容：技术培训。技术培训主要采用理论与实践相结合的方法，理论知识包括化学分析基础知识、化验数据计算和处理方法、试验方法标准，而实践培训内容包括化验操作、仪器设备的使用和校准等方面;质量和质量管理意识。对员工开展质量保证和质量控制，即质量管理体系培训，有计划开展培训;职业道德培训。通过职业道德培训，提高工作人员职业素养。

加强工作人员管理。包括实验室人员的分工、相互关系;制定完善的凭证上岗制度，加强对各级人员的评价考核;制定切实可行的、完善的考核与监督制度，实施绩效考核办法，发现管理中的问题及时纠正，调动人员工作积极性;建立与实验室相关的人员资格、培训和经验书面记录等。

仪器设备因素

为了保证化验仪器设备具有相当的精密度与准确度，应制定定期检查和校准仪器设备制度，而不能放松对仪器设备的检查。在检查中，要纠正工作人员的思想，使其不把仪器设备的检定、校准看作一项必须完成的工作，不让检查工作流于形式，而是真正起到检定、校准仪器设备的作用，有规划、定期开展检查。因此，为了保证仪器设备的稳定性与精密度，应做到以下六个方面：

采购的仪器设备应满足实验室化验的相关要求，并从正规厂家采购。

对于新进仪器设备，应认真组织验收，在设备投入使用之前，应经过计量部分的资质认证，并通过检定、校准，而对于大型精密仪器，应由厂家安装调试，并形成验收、校准的相关文件。

对于仪器设备，实验室应制定一套完善的仪器设备检定规划、规范标准，并严格遵守落实。此外，对于仪器设备，实验室应定期或者不定期开展核查，确保仪器设备始终处于受控状态，减少甚至降低出错风险，保证检测结果的准确性。

仪器设备的日常维护与管理，应由专业人员负责，了解并熟悉仪器设备的`结果、操作方法和原理以及故障的排除方法和检修理论知识等。

对仪器设备进行统一管理，对于每一台设备，均要建立档案并赋予标识，设备如果出现故障，也应做上标识，并单独存放。

仪器说明应存放在档案室，准确记录每台设备的使用与故障情况。

2、影响煤炭化验质量因素的检测方法与环境设施

检测方法与质量控制

实验室的检测通常采用国家标准或者行业标准，检测均有理论依据，必须达到相应的准确度与精密度。对于试验的每一个方法，均有严格的实验条件与操作程序，尤其是规范的试验方法。在检测过程中，如果不遵守，甚至违背规范的操作程序，则检测结果的准确定无法保证。应做到：

检测方法保证是最新的、有效的版本。

根据人员素质、环境条件和设备情况，制定具有可操作性的作业指导书。

在检测过程中，应严格遵守作业标准，严格控制检测温度、实践和仪器设备的状态等，重复测定和结果计算。

使用自动化仪器设备时，密切观察设备的运行状态，通过人工检测复查设备运行参数与测定结果。

对于有标准物质的测定方法，应采用定期检测的方法或者插入测定法来校验或者验证，而对于没有标准物质的方法，应通过对比试验或者参加能力验证的方法，严格控制检验的质量。

采用统计技术监督检测质量。如果出现失控现象，则应立即停止试验，分析失控的原因，及时消除，然后再重新开始试验。

环境与设施因素

煤炭化验的正常运行，需要一个稳定的实验室环境设施，这是试验得以正常开展的有效保证。此外，环境条件也是不可忽略的因素，不然可能影响检测结果的准确定。因此，为得到准确的检测结果，实验室应做好以下的工作：

实验室中的计算机、计算器、能源设施和桌椅等，均应与实验室的工作环境相适应，且有安全和健康保障。

实验室的环境应可满足检测方法与仪器设备要求，保证在此环境条件下检测结果的准确性与精密度。

实验室应处于控制与监测装填，防止受到电磁、电源电压和灰尘等干扰，保持室温和湿度的相对稳定性。

对于实验室的各种设施，应做严格检查，并明确各级人员的管理责任，定期开展维护与管理，并做好日常的维护与管理，根据规定做好客观记录。

如果实验室的环境条件影响检测结果的准确性，则应停止检测作业，并采取有效的矫正措施，在环境条件恢复正常后方可开展检测。

对于各个实验区，应防止相互影响和污染，应严格划定各个实验区的界限，并做好隔离工作。

3、结语

煤炭实验室的质量管理体现在实验室质量管理的方方面面，贯穿于煤炭化验的各个阶段，因此，对于各个影响管理质量的因素，均应引起足够的重视，采取有效的措施，降低因素对化验结果的影响。在本文中，笔者结合自身的工作实际与相关的理论文献，从环境与设施、人员与仪器设备等方面分析了煤炭化验的质量控制的措施，相信对于保证化验结果的准确性具有重要的作用。