Phân biệt độ chính xác và độ chụm trong phép đo

Điểm khác biệt cốt lõi vì vậy nằm ở đối tượng dùng để so sánh. Khi đánh giá độ chính xác, kết quả được đối chiếu với một giá trị tham chiếu. Khi đánh giá độ chụm, các kết quả lặp lại được đối chiếu với nhau.

Trong đo môi trường, sự phân biệt này đặc biệt quan trọng vì sai số có thể phát sinh từ lấy mẫu, bảo quản, chuẩn bị mẫu, thiết bị và quá trình phân tích. Một tập kết quả tập trung rất sát nhau chưa đủ chứng minh nồng độ chất ô nhiễm đã được xác định đúng; toàn bộ tập kết quả vẫn có thể bị dịch chuyển khỏi giá trị tham chiếu bởi sai lệch hệ thống.

Độ chính xác phản ánh mức độ gần với giá trị thực

Độ chính xác mô tả mức độ một kết quả đo phù hợp với giá trị đúng hoặc giá trị tham chiếu được chấp nhận. ISO 5725-1:2023 đặt việc đánh giá accuracy trong mối quan hệ với hai thành phần là trueness và precision, trong đó trueness thể hiện khả năng phương pháp cho kết quả gần giá trị đúng, còn precision thể hiện khả năng tái tạo kết quả.

Trong thực hành phân tích môi trường, giá trị “thực” thường không thể biết tuyệt đối. Vì vậy, phòng thí nghiệm thường đánh giá mức độ đúng bằng vật liệu chuẩn, mẫu kiểm soát có giá trị mục tiêu hoặc mẫu được thêm một lượng chất phân tích đã biết. EPA cũng lưu ý rằng accuracy bao gồm ảnh hưởng của sai số ngẫu nhiên và sai lệch hệ thống, đồng thời khuyến nghị mô tả riêng precision và bias để thể hiện rõ nguồn sai lệch.

Một cách định lượng phổ biến là độ thu hồi:

% Recovery = Giá trị thu hồi được / Giá trị đã biết × 100%

Với mẫu thêm chuẩn, phép tính được điều chỉnh để loại phần chất phân tích vốn có trong mẫu. Giá trị thu hồi càng gần giá trị mục tiêu thì sai lệch theo hướng đó càng nhỏ. Tuy nhiên, giới hạn chấp nhận không có một con số chung cho mọi phép đo môi trường; nó phụ thuộc phương pháp, chất phân tích, nền mẫu, mức nồng độ và tiêu chí kiểm soát chất lượng của chương trình đo.

Độ chụm phản ánh khả năng lặp lại kết quả

Độ chụm cho biết các kết quả đo độc lập gần nhau đến mức nào dưới những điều kiện đã xác định. Vì đối tượng so sánh là các kết quả với nhau, việc xác định độ chụm không đòi hỏi phải biết giá trị thực của mẫu.

Chẳng hạn, nếu cùng một mẫu nước được phân tích ba lần và cho kết quả 10,0; 10,1 và 9,9 mg/L, các kết quả có độ phân tán nhỏ nên thể hiện độ chụm cao. Điều đó vẫn chưa cho biết 10 mg/L có gần nồng độ thực của mẫu hay không.

Độ chụm có thể được đánh giá ở các điều kiện khác nhau. Repeatability xem xét sự lặp lại trong điều kiện gần như giống nhau; reproducibility xét biến thiên khi những yếu tố như phòng thí nghiệm thay đổi. ISO 5725-2:2025 sử dụng độ lệch chuẩn lặp lại và độ lệch chuẩn tái lập để định lượng các thành phần precision tương ứng.

Trong quan trắc môi trường, hai phép đo lặp thường được so sánh bằng Relative Percent Difference (RPD):

RPD = |A − B| / [(A B) / 2] × 100%

Khi có từ ba kết quả lặp trở lên, độ lệch chuẩn hoặc độ lệch chuẩn tương đối thường hữu ích hơn. EPA sử dụng RPD cho phép đo đôi và RSD/CV cho các tập phép đo lặp trong các chương trình bảo đảm chất lượng môi trường.

Kết quả có thể chụm cao nhưng không chính xác

Độ chụm cao không kéo theo độ chính xác cao. Nếu một hệ thống đo có sai lệch ổn định, các kết quả có thể nằm rất gần nhau nhưng đồng loạt lệch khỏi giá trị tham chiếu.

Giả sử vật liệu tham chiếu có nồng độ 10,0 mg/L nhưng thiết bị liên tục cho 12,0; 12,1; 11,9 và 12,0 mg/L. Độ phân tán giữa các lần đo nhỏ, nên độ chụm cao. Tuy nhiên, trung tâm của tập kết quả nằm khoảng 2 mg/L cao hơn giá trị tham chiếu, cho thấy tồn tại sai lệch đáng kể.

Tình trạng này thường gắn với bias, tức sai lệch có tính hệ thống hoặc dai dẳng làm kết quả dịch chuyển theo một hướng. ISO 5725-4:2020 dành riêng phương pháp đánh giá bias của phương pháp đo và bias của phòng thí nghiệm.

Trong phép đo môi trường, bias có thể liên quan đến hiệu chuẩn, ảnh hưởng nền mẫu, thất thoát hoặc nhiễm thêm chất trong quá trình lấy và xử lý mẫu. Vì vậy, chỉ kiểm tra độ lặp lại sẽ không phát hiện đầy đủ một hệ thống đang tạo ra các kết quả “ổn định nhưng sai”.

Kết quả cũng có thể gần giá trị thực nhưng độ chụm thấp

Trường hợp ngược lại xảy ra khi các phép đo phân tán rộng nhưng giá trị trung bình tình cờ hoặc thực sự nằm gần giá trị tham chiếu.

Ví dụ, với giá trị tham chiếu 10,0 mg/L, bốn kết quả 7,0; 9,0; 11,0 và 13,0 mg/L có trung bình bằng 10,0 mg/L. Trung bình phù hợp với giá trị tham chiếu, nhưng từng phép đo biến động mạnh. Hệ thống vì thế không thể được xem là có độ chụm tốt.

Sự phân tán này phản ánh thành phần sai số ngẫu nhiên. Trong hoạt động môi trường, biến thiên có thể đến từ cả hệ thống phân tích và quá trình lấy mẫu. EPA nhấn mạnh rằng độ chụm tổng thể của dữ liệu có thể chứa cả yếu tố lấy mẫu lẫn yếu tố phân tích; biến thiên lấy mẫu thường khó kiểm soát hơn vì điều kiện môi trường tại từng vị trí không đồng nhất.

Điều này cũng cho thấy một giới hạn quan trọng: giá trị trung bình gần chuẩn không đủ để kết luận toàn bộ quy trình đo có chất lượng tốt. Cần xem đồng thời vị trí của kết quả so với giá trị tham chiếu và mức phân tán của các phép đo.

Cách nhận biết bốn trường hợp chính của phép đo

Có thể phân biệt độ chính xác và độ chụm bằng bốn trạng thái:

Bảng này chỉ mô tả logic của hai đặc tính, không phải tiêu chí đạt hoặc không đạt. Một RPD, RSD hay phần trăm thu hồi được chấp nhận ở phương pháp này chưa chắc phù hợp với phương pháp khác.

Điểm cần kiểm tra trước tiên là câu hỏi đang được đặt ra: kết quả có gần giá trị tham chiếu không, hay các kết quả có tái lập được không. Hai câu hỏi cần hai loại dữ liệu kiểm soát khác nhau.

Trong đo môi trường phải kiểm soát cả độ đúng và độ lặp lại

Đối với dữ liệu môi trường, mục tiêu cuối cùng không phải tạo ra những con số chỉ “gần nhau”, mà là tạo ra dữ liệu đủ tin cậy cho mục đích sử dụng. Vì thế, chương trình bảo đảm chất lượng thường dùng các mẫu kiểm soát khác nhau để phát hiện các dạng sai số khác nhau.

Mẫu lặp hoặc mẫu duplicate giúp đánh giá độ chụm. Vật liệu tham chiếu, mẫu kiểm soát hoặc mẫu thêm chuẩn cung cấp cơ sở đánh giá bias hay mức thu hồi. EPA xem precision và bias là các chỉ báo định lượng quan trọng của chất lượng dữ liệu và tách chúng khỏi các yếu tố khác như tính đại diện, khả năng so sánh và tính đầy đủ.

Khi kết quả lặp kém, cần xem xét nguồn biến thiên ngẫu nhiên từ lấy mẫu hoặc phân tích. Khi các kết quả lặp rất tốt nhưng liên tục lệch khỏi chuẩn, cần ưu tiên tìm nguyên nhân gây bias. Nếu cả hai đều không đạt tiêu chí của phương pháp, việc chỉ hiệu chỉnh một yếu tố sẽ chưa đủ để bảo đảm chất lượng dữ liệu.

Độ chính xác và độ chụm khác nhau chủ yếu ở mốc so sánh: độ chính xác xét kết quả so với giá trị thực hoặc giá trị tham chiếu, còn độ chụm xét mức độ gần nhau của các phép đo lặp. Một hệ thống đo tốt cần hạn chế cả sai lệch có hệ thống lẫn biến thiên ngẫu nhiên; vì vậy hai đặc tính phải được đánh giá riêng thay vì dùng thay thế cho nhau.

Trong thực hành đo môi trường, cách phân biệt hữu ích nhất là nhớ rằng mẫu chuẩn hoặc mẫu thêm chuẩn giúp kiểm tra kết quả có đúng hướng hay không, còn mẫu lặp giúp kiểm tra kết quả có ổn định hay không. Chỉ khi cả hai khía cạnh đều phù hợp với tiêu chí chất lượng của phương pháp và mục tiêu sử dụng, dữ liệu mới có cơ sở vững chắc để diễn giải.