Powtarzalność jest kluczowym parametrem metody analitycznej, odnoszącym się do zdolności uzyskiwania takich samych wyników w powtarzalnych pomiarach tej samej próbki przez tego samego analityka w identycznych warunkach. W praktyce oznacza to, że jeśli przeprowadzamy kilka analiz tej samej próbki w krótkim odstępie czasu, oczekujemy, że wyniki będą ze sobą spójne. Przykładem może być oznaczanie stężenia substancji czynnej w próbce krwi przez tego samego laboranta, który używa tego samego sprzętu oraz tych samych odczynników. W kontekście standardów, takie jak ISO 17025, podkreślają znaczenie powtarzalności w walidacji metod analitycznych. Zrozumienie powtarzalności ma fundamentalne znaczenie, ponieważ zbyt duża zmienność wyników może prowadzić do błędnych wniosków oraz wpływać na decyzje podejmowane na podstawie danych analitycznych.
Analizując odpowiedzi, które nie są poprawne, można dostrzec pewne nieporozumienia dotyczące pojęć związanych z metodami analitycznymi. Odpowiedź dotycząca niepewności odnosi się do obszaru oceny błędów pomiarowych oraz ich wpływu na wyniki analityczne, jednak nie jest to to samo, co powtarzalność. Niepewność odnosi się do zakresu, w jakim można oczekiwać, że wynik pomiaru zbliży się do wartości rzeczywistej, co wymaga brania pod uwagę wszystkich błędów systematycznych i losowych. Odtwarzalność, z kolei, odnosi się do powtarzalności wyników uzyskiwanych przez różnych analityków lub w różnych laboratoriach, co jest znaczącym krokiem dalej niż powtarzalność, która dotyczy tych samych warunków pomiaru. Dokładność natomiast to miara tego, jak blisko nasze wyniki są do wartości rzeczywistej, co również nie jest tym samym, co powtarzalność. W kontekście analizy danych, błędne zrozumienie tych pojęć może prowadzić do nieprawidłowego stosowania metod oraz interpretacji wyników, co jest niebezpieczne zwłaszcza w kontekście podejmowania decyzji na podstawie wyników analitycznych.
