在实验室认可活动迅速发展的背景下，能力验证作为一种重要的技术参考和支撑，是通过实验室间的比对来确定实验室校准和检测能力的活动，其目的在于确保特定的校准或检测能力，并监控其持续性能。为了准确反映实验室的检测能力，并进行客观和科学的评价，目前国际上广泛应用了稳健统计法，特别是z比分数稳健统计法。这种统计法能够有效避免极端值对统计结果的影响，从而提高了对数据统计特性的准确性。
文章中提到的稳健统计法，其基本原理是基于统计量的假设，这通常需要数据的正态分布假设，即数据应呈现出连续对称的“钟形”曲线分布。在这一假设下，大约68%的数据值会落在平均值的一倍标准偏差内，95%落在两倍标准偏差内，而99%的数据值会在三倍标准偏差内。
在能力验证结果的统计处理中，至少需要包含七种统计量，分别是结果数、中位数、标准四分位数间距、稳健的变异系数、最小值、最大值以及极差。统计量的计算涉及到了中位数和标准化四分位数间距，两者与稳健的变异系数(CV)相关联。标准化四分位数间距是通过四分位数的差值乘以特定的因子来获取的，这一因子取决于四分位数的计算方法。
稳健的变异系数(CV)是标准化四分位数间距与中位数的比值。在分析数据时，最小值和最大值是数据集中的极值，而极差则是这两者之间的差值。稳健z分数作为评价方法之一，其计算基于稳健的总计统计量，即中位值和标准化四分位数间距，这使得该方法在实验室间能力验证中得到广泛应用。
文档还强调，由于能力验证结果评价往往需要处理大量的检测结果，并进行数理统计处理，因此，借助于数据处理软件来自动化处理统计数据具有重要意义。本文的主要目的是探讨Excel和Matlab在处理能力验证数据中的应用，并对比两者在数据处理结果上的差异。Matlab作为一个强大的数值计算和数据分析软件，提供了丰富的工具箱，可以用于处理各种数学问题，包括在能力验证中的应用。而Excel作为一个常用的电子表格软件，也提供了基础的数据分析工具。对于实验数据的处理，Matlab提供了更为强大和专业的数据处理能力和算法实现，而Excel则在普通用户中更为普及，对非专业用户来说更易于操作和理解。
本文对能力验证的定义、统计处理方法、统计量的计算和分析以及Matlab和Excel在能力验证数据处理中的应用进行了深入探讨。这些内容对于实验室工作的标准化、数据处理的自动化，以及对检测结果的科学评价提供了重要的理论和实践指导。
