简介：
所有分析技术的一个常见问题是 “结果有多精确？”。
有两种方法可以描述分析技术的精度：可重复性和可重复性。两者的维基百科定义如下：
可重复性要么重测可靠性是连续测量结果之间的接近程度措施 在相同的测量条件下进行时。
可重复性，也称为可复制性和可重复性，是固定下去的主要原则科学的方法。要使研究结果具有可重复性，就意味着通过实验获得的结果或观察性研究，或者在统计分析一种数据集在重复研究时，应以高度的可靠性再次实现。
对于近红外分析仪，这些术语具有以下意义：
- 可重复性 通常是在相同条件下在同一仪器上重复测量。通常，更高质量的近红外仪器具有很高的可重复性，并且该误差通常只是 SECV 或 SEP（预测模型精度的两个测量值）的一小部分。
- 可重复性 描述了在正常分析条件下测量的可靠性，包括不同的仪器、技术人员和地点。可重复性是对在常规和正常使用中实施分析技术时可以预期的性能的良好估计。
在部署仪器队列或企业实施时，可重复性至关重要，因为它可以确保跨设备和地点的结果可以直接比较和可信。
在Si-Ware旗下的NeoSpectra，我们最近有一位客户购买了许多NeoSpectra扫描仪，用于部署在多个远程地点的小型舰队中。为了表明可重复性，我们在区域办事处设置了 40 台仪器，并使用我们的 LabStore 合作伙伴的校准分析了每台 NeoSpectra 扫描仪上的全谷物样本。
实验条件：
- 40 台 NeoSpectra 扫描仪
- 样本在两天内按顺序进行了分析
- 样本是在与 NeoSpectra 扫描仪接触下扫描的
- 使用了五次测量值来计算平均预测值，并在两者之间手动移动。
- 每次样品测量前立即进行参考扫描
- 全核未磨玉米校准
全粒玉米校准统计数据：
结果：
所有NeoSpectra扫描仪的结果在整个组中都非常一致，并且所有结果都完全在总体均值预测的校准误差之内。
按 NeoSpectra 扫描仪序列号划分的近红外结果：
NIR 结果摘要：
讨论：
预测误差 RMSEP 是实验室误差、仪器误差和样本呈现错误的传播。所有仪器对蛋白质和脂肪的预测标准差（SD）都非常低，而水分略高。湿度校准具有更高的 RMSEP 和更大的范围，这使得结果的 SD 更大。此外，还注意到，在样本扫描过程中，结果略有增加，然后减少，这可能表明由于环境湿度（美国中西部7月）和/或反复的样本测试导致样本湿度变化。样品水分的缓慢变化增加了结果中的SD。尽管如此，在测试中观察到的SD仍远低于校准误差，并且在所有40台NeoSpectra扫描仪上均具有很高的可重复性。该测试表明，全新 NeoSpectra 扫描仪和我们的 NeoSpectra LabStore 合作伙伴提供的经过验证的全玉米校准可以可靠地开箱即用，所有分析仪的结果均具有高度可重复性。
