ISO 19036:2019

Microbiology of the food chain - Estimation of measurement uncertainty for quantitative determinations

This document specifies requirements and gives guidance for the estimation and expression of measurement uncertainty (MU) associated with quantitative results in microbiology of the food chain. It is applicable to the quantitative analysis of: - products intended for human consumption or the feeding of animals; - environmental samples in the area of food production and food handling; - samples at the stage of primary production. The quantitative analysis is typically carried out by enumeration of microorganisms using a colony-count technique. This document is also generally applicable to other quantitative analyses, including: - most probable number (MPN) techniques; - instrumental methods, such as impediometry, adenosine triphosphate (ATP) and flow cytometry; - molecular methods, such as methods based on quantitative polymerase chain reaction (qPCR). The uncertainty estimated by this document does not include systematic effects (bias).

Microbiologie de la chaîne alimentaire — Estimation de l'incertitude de mesure pour les déterminations quantitatives

Le présent document spécifie des exigences et fournit des recommandations pour l'estimation et l'expression de l'incertitude de mesure (IM) associée à des résultats quantitatifs en microbiologie de la chaîne alimentaire. Elle s'applique à l'analyse quantitative des: — produits destinés à la consommation humaine ou à l'alimentation animale; — échantillons environnementaux dans le domaine de la production et de la manutention de produits alimentaires; — échantillons au stade de la production primaire. L'analyse quantitative est généralement effectuée par le dénombrement de micro-organismes à l'aide d'une technique par comptage des colonies. Le présent document s'applique aussi en général à d'autres analyses quantitatives, telles que: — les techniques du nombre le plus probable (NPP); — les méthodes instrumentales, comme l'impédancemétrie, l'adénosine triphosphate (ATP) et la cytométrie en flux; — les méthodes moléculaires, comme les méthodes fondées sur la réaction de polymérisation en chaîne quantitative (qPCR). L'incertitude estimée par le présent document n'inclut pas les effets systématiques (biais).

General Information

• Status: Published
• Publication Date: 04-Nov-2019
• ICS: 07.100.30 - Food microbiology
• Technical Committee: ISO/TC 34/SC 9 - Microbiology
• Drafting Committee: ISO/TC 34/SC 9/WG 2 - Statistics
• Current Stage: 9093 - International Standard confirmed
• Start Date: 05-Mar-2025
• Completion Date: 13-Dec-2025

Relations

• Revises: ISO/TS 19036:2006/Amd 1:2009 - Microbiology of food and animal feeding stuffs - Guidelines for the estimation of measurement uncertainty for quantitative determinations - Amendment 1: Measurement uncertainty for low counts
• Effective Date: 09-Jul-2016
• Revises: ISO/TS 19036:2006 - Microbiology of food and animal feeding stuffs - Guidelines for the estimation of measurement uncertainty for quantitative determinations
• Effective Date: 09-Jul-2016

Overview

ISO 19036:2019 - Microbiology of the food chain: Estimation of measurement uncertainty for quantitative determinations - provides requirements and guidance for estimating and expressing measurement uncertainty (MU) for quantitative microbiological results across the food chain. It covers analyses of foods, animal feed, environmental samples in food production/handling, and primary production samples. The standard focuses on enumeration methods (colony-count techniques) but is also applicable to MPN, instrumental (impediometry, ATP, flow cytometry) and molecular methods (qPCR). Note: the uncertainty estimated by ISO 19036:2019 does not include systematic effects (bias).

Key topics and requirements

• Top‑down (global) approach: Uses reproducibility-based estimates rather than full analytical input‑models when those are impractical for microbiological measurands.
• Three principal uncertainty components:
  • Technical uncertainty: Estimated from reproducibility (intralaboratory or interlaboratory) standard deviations; intralaboratory reproducibility design aligns with ISO 16140‑3.
  • Matrix uncertainty: Accounts for heterogeneity and distribution of microorganisms within the sample/matrix.
  • Distributional uncertainty: Statistical components such as Poisson uncertainty for colony counts, confirmation uncertainty for presumptive counts, and MPN intrinsic variability.
• Combination and expression: Guidance on combining standard uncertainties (ISO/IEC Guide 98‑3 “GUM” principles) into combined and expanded uncertainty values and how to report them in test reports, including results below the limit of quantification.
• Practical tools: Worked examples and informative annexes covering calculation methods, matrix effects, MPN variability, and correction of unwanted components.

Applications

ISO 19036:2019 helps laboratories and organizations:

• Produce defensible quantitative microbiology results with an expressed level of confidence.
• Support method validation, verification, and routine quality assurance for colony counts, MPN, qPCR and instrumental techniques.
• Improve reporting to clients and regulators by providing standardized MU information useful for compliance decisions, risk assessment, and trend analysis.
• Design intralaboratory experiments to estimate reproducibility and partition uncertainty components.

Who should use this standard

• Clinical and food‑testing laboratories
• Quality assurance/quality control managers in food industry
• Method developers and validation teams
• Accreditation bodies and regulatory authorities assessing laboratory performance

Related standards

• ISO/IEC Guide 98‑3 (GUM) - Measurement uncertainty principles
• ISO 16140‑3 - Verification of quantitative methods (related intralaboratory design)
• ISO 29201 - Water microbiology uncertainty approach (similar methodology)
• ISO/IEC 17025 - Laboratory competence and MU expectations

Keywords: ISO 19036:2019, measurement uncertainty, microbiology of the food chain, colony-count, MPN, qPCR, Poisson uncertainty, matrix uncertainty, technical uncertainty, lab reporting.

Standards Content (Sample)

INTERNATIONAL ISO
STANDARD 19036
First edition
2019-10
Microbiology of the food chain —
Estimation of measurement
uncertainty for quantitative
determinations
Microbiologie de la chaîne alimentaire — Estimation de l'incertitude
de mesure pour les déterminations quantitatives
Reference number
©
ISO 2019
© ISO 2019
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be reproduced or utilized otherwise in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, or posting
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Fax: [phone]
Email: [e-mail]
Website: www.iso.org
Published in Switzerland
ii © ISO 2019 – All rights reserved

Contents Page
Foreword .v
Introduction .vi
1 Scope . 1
2 Normative references . 1
3 Terms, definitions and symbols . 1
3.1 Terms and definitions . 1
3.2 Symbols . 4
4 General considerations . 5
5 Technical uncertainty . 6
5.1 Identification of main sources of uncertainty . 6
5.1.1 General aspects . 6
5.1.2 Sampling uncertainty . 7
5.1.3 Bias . 7
5.1.4 Critical factors . 7
5.2 Estimation of technical uncertainty . 8
5.2.1 General aspects . 8
5.2.2 Reproducibility standard deviation derived from intralaboratory
experiments, s . 8
IR
5.2.3 Reproducibility standard deviation derived from interlaboratory studies .13
6 Matrix uncertainty .14
6.1 General aspects .14
6.2 Case of homogeneous laboratory (or test) sample .15
6.3 Multiple test portions from laboratory samples .15
6.4 Known characteristic of the matrix .16
7 Distributional uncertainties .17
7.1 General aspects .17
7.2 Colony-count technique — Poisson uncertainty .17
7.3 Colony-count technique — Confirmation uncertainty .17
7.4 Most probable number uncertainty .18
8 Combined and expanded uncertainty .19
8.1 Combined standard uncertainty .19
8.1.1 General considerations .19
8.1.2 Combined standard uncertainty based on separate technical, matrix, and
distributional standard uncertainties .19
8.1.3 Combined standard uncertainty based on reproducibility standard
deviation alone .20
8.2 Expanded uncertainty .20
8.3 Worked examples .20
8.3.1 Example 1 — Technical, matrix and Poisson components of uncertainty .20
8.3.2 Example 2 — Poisson component negligible .20
8.3.3 Example 3 — Poisson, matrix and confirmation components .21
8.3.4 Example 4 — Technical, matrix and most probable number components .21
9 Expression of measurement uncertainty in the test reports .22
9.1 General aspects .22
9.2 Results below the limit of quantification .23
9.2.1 General aspects .23
9.2.2 Example .23
Annex A (informative) Calculation of standard deviations with two or more than two
test portions (intralaboratory reproducibility standard deviation and matrix
uncertainty standard deviation).25
Annex B (informative) Matrix effect and matrix uncertainty .30
Annex C (informative) Intrinsic variability (standard uncertainty) of most probable
number estimates .32
Annex D (informative) Correction of experimental standard deviations for unwanted
uncertainty components .34
Bibliography .37
iv © ISO 2019 – All rights reserved

Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards
bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out
through ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical
committee has been established has the right to be represented on that committee. International
organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work.
ISO collaborates closely with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of
electrotechnical standardization.
The procedures used to develop this document and those intended for its further maintenance are
described in the ISO/IEC Directives, Part 1. In particular, the different approval criteria needed for the
different types of ISO documents should be noted. This document was drafted in accordance with the
editorial rules of the ISO/IEC Directives, Part 2 (see www .iso .org/ directives).
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of
patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights. Details of
any patent rights identified during the development of the document will be in the Introduction and/or
on the ISO list of patent declarations received (see www .iso .org/ patents).
Any trade name used in this document is information given for the convenience of users and does not
constitute an endorsement.
For an explanation of the voluntary nature of standards, the meaning of ISO specific terms and
expressions related to conformity assessment, as well as information about ISO’s adherence to the
World Trade Organization (WTO) principles in the Technical Barriers to Trade (TBT) see www .iso .org/
iso/ foreword .html.
This document was prepared by Technical Committee ISO/TC 34, Food products, Subcommittee SC 9,
Microbiology.
This first edition cancels and replaces ISO/TS 19036:2006, which has been technically revised. It also
incorporates the amendment ISO/TS 19036:2006/Amd.1:2009. The main changes compared with the
previous edition are as follows:
— provision has been made for the estimation of technical uncertainty, and also for other relevant
sources of uncertainty involved in quantitative microbiological tests, relating to:
— the matrix uncertainty (i.e. the uncertainty due to dispersion of microbes within the actual test
matrix);
— the Poisson uncertainty that relates to colony count techniques;
— the confirmation uncertainty associated with tests to confirm the identity of specific organisms
following a count for presumptive organisms;
— the uncertainty associated with most probable number (MPN) estimates;
— the experimental design for the estimation of intralaboratory reproducibility standard deviation
described in this document in connection with the technical uncertainty is now the same as the
design described in ISO 16140-3 for the verification of quantitative methods;
— worked examples have been added to illustrate ways in which uncertainty estimates should be
generated and reported;
— annexes have been added to provide details of some of the important, or alternative, procedures and
issues associated with uncertainty estimation.
Any feedback or questions on this document should be directed to the user’s national standards body. A
complete listing of these bodies can be found at www .iso .org/ members .html.
Introduction
The term “measurement uncertainty” (MU) is used to denote the lack of accuracy (trueness and
precision) that can be associated with the results of an analysis. In the context of quantitative
microbiology, it provides an indication of the degree of confidence that can be placed on laboratory
estimates of microbial numbers in foods or other materials.
ISO/IEC Guide 98-3 (also known as the “GUM”) is a widely adopted reference document. The principal
approach of ISO/IEC Guide 98-3 is to construct a mathematical or computer measurement model that
quantitatively describes the relationship between the quantity being measured (the measurand) and
every quantity on which it depends (input quantities). That measurement model is then used to deduce
the uncertainty in the measurand from the uncertainties in the input quantities.
ISO/IEC Guide 98-3 recognizes that it might not be feasible to establish a comprehensive mathematical
relationship between the measurand and individual input quantities and that in such cases the effect of
several input quantities can be evaluated as a group. ISO/IEC 17025 also recognizes that the nature of
the test method can preclude rigorous calculation of measurement uncertainty.
In the case of the microbiological analysis of samples from the food chain, it is not feasible to build
a comprehensive quantitative measurement model, since it is not possible to quantify accurately the
contribution of each input quantity, where:
— the analyte is a living organism, whose physiological state can be largely variable;
— the analytical target includes different strains, different species or different genera;
— many input quantities are difficult, if not impossible, to quantify (e.g. physiological state);
— for many input quantities (e.g. temperature, water activity), their effect on the measurand cannot be
described quantitatively with adequate precision.
For the reasons given above, this document mostly uses a top-down or global approach to MU, in which
the contribution of most input quantities is estimated as a standard deviation of reproducibility of the
final result of the measurement process, calculated from experimental results with replication of the
same analyses, as part of the measurement process. These quantities reflect operational variability and
result in technical uncertainty. In food chain quantitative microbiology, assigned values or reference
quantity values are usually not available so bias (which quantitatively expresses the lack of trueness)
cannot be reliably estimated and is not included in the uncertainty estimated by this document.
While reproducibility provides a general estimate of uncertainty associated with the measurement
method, it might not reflect characteristics associated with matrix uncertainty, resulting from the
distribution of microorganisms in the food matrix.
Also, microbiological measurements often depend on counting or detecting quite small numbers of
organisms that are more or less randomly distributed leading to intrinsic variability between replicates
and a corresponding distributional uncertainty. For colony-count techniques, the Poisson uncertainty
is determined, to which may be added, in certain cases, an uncertainty linked to confirmation tests
used to identify isolated organisms. An additional uncertainty component is also required for most
probable number (MPN) determinations. Relevant distributional uncertainty components, estimated
from statistical theory, are calculated from individual experimental data.
These three different kinds of uncertainty (technical, matrix and distributional uncertainties) are
combined using the principles of ISO/IEC Guide 98-3. This approach is similar to that followed by
ISO 29201 in the field of water microbiology.
Technical uncertainty is often the largest of these three kinds and is estimated from a reproducibility
standard deviation, which inevitably includes some contributions from the other two kinds. The
preferred estimate of technical uncertainty is based on intralaboratory reproducibility, in the same
way as ISO 16140-3. If consistent with laboratory protocols and client requirements, a general value of
uncertainty may be reported as based only on a reproducibility standard deviation.
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INTERNATIONAL STANDARD ISO 19036:2019(E)
Microbiology of the food chain — Estimation of
measurement uncertainty for quantitative determinations
1 Scope
This document specifies requirements and gives guidance for the estimation and expression of
measurement uncertainty (MU) associated with quantitative results in microbiology of the food chain.
It is applicable to the quantitative analysis of:
— products intended for human consumption or the feeding of animals;
— environmental samples in the area of food production and food handling;
— samples at the stage of primary production.
The quantitative analysis is typically carried out by enumeration of microorganisms using a colony-
count technique. This document is also generally applicable to other quantitative analyses, including:
— most probable number (MPN) techniques;
— instrumental methods, such as impediometry, adenosine triphosphate (ATP) and flow cytometry;
— molecular methods, such as methods based on quantitative polymerase chain reaction (qPCR).
The uncertainty estimated by this document does not include systematic effects (bias).
2 Normative references
There are no normative references in this document.
3 Terms, definitions and symbols
3.1 Terms and definitions
For the purposes of this document, the following terms and definitions apply.
ISO and IEC maintain terminological databases for use in standardization at the following addresses:
— ISO Online browsing platform: available at https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: available at http:// www .electropedia .org/
3.1.1
sample
one or more items (or a proportion of material) selected in some manner from a population
(or from a large quantity of material) intended to provide information representative of the population,
and, possibly, to serve as a basis for a decision on the population or on the process which had produced it
[SOURCE: ISO/TS 17728:2015, 3.2.2, modified — Note 1 to entry has been deleted.]
3.1.2
laboratory sample
sample (3.1.1) prepared for sending to the laboratory and intended for inspection or testing
[SOURCE: ISO 6887-1:2017, 3.1]
3.1.3
test sample
sample (3.1.1) prepared from the laboratory sample (3.1.2) according to the procedure specified in the
method of test and from which test portions (3.1.4) are taken
Note 1 to entry: Preparation of the laboratory sample before the test portion is taken is infrequently used in
microbiological examinations.
[SOURCE: ISO 6887-1:2017, 3.4]
3.1.4
test portion
measured (volume or mass) representative sample (3.1.1) taken from the laboratory sample (3.1.2) for
use in the preparation of the initial suspension
Note 1 to entry: Sometimes preparation of the laboratory sample is required before the test portion is taken, but
this is infrequently the case for microbiological examinations.
[SOURCE: ISO 6887-1:2017, 3.5]
3.1.5
measurand
particular quantity subject to measurement
[SOURCE: ISO/IEC Guide 98-3:2008, B.2.9 modified — The example and the Note 1 to entry have been
deleted.]
3.1.6
trueness
measurement trueness
closeness of agreement between the average of an infinite number of replicate measured quantity
values and a reference quantity value
Note 1 to entry: Trueness is not a quantity and thus cannot be expressed numerically, but measures for closeness
of agreement are given in ISO 5725 (all parts).
Note 2 to entry: Trueness is inversely related to systematic measurement error, but is not related to random
measurement error.
Note 3 to entry: “Measurement accuracy” should not be used for “trueness” and vice versa.
[SOURCE: ISO/IEC Guide 99:2007, 2.14, modified — The preferred term has been changed from
“measurement trueness” to “trueness”.]
3.1.7
bias
measurement bias
estimate of a systematic measurement error
[SOURCE: ISO/IEC Guide 99:2007, 2.18, modified — The preferred term has been changed from
“measurement bias” to “bias”.]
3.1.8
intralaboratory reproducibility
intermediate precision
closeness of agreement between test results obtained with the same method on the same or similar test
materials in the same laboratory with different operators using different equipment
[SOURCE: ISO 8199:2018, 3.6]
2 © ISO 2019 – All rights reserved

3.1.9
measurement uncertainty
MU
parameter, associated with the result of a measurement, that characterizes the dispersion of the values
that could reasonably be attributed to the measurand (3.1.5)
Note 1 to entry: The parameter may be, for example, a standard deviation (or a given multiple of it), or the half-
width of an interval having a stated level of confidence.
Note 2 to entry: Measurement uncertainty comprises, in general, many components. Some of these components
may be evaluated from the statistical distribution of the results of a series of measurements and can be
characterized by experimental standard deviations. The other components, which also can be characterized
by standard deviations, are evaluated from assumed probability distributions based on experience or other
information.
Note 3 to entry: It is understood that the result of the measurement is the best estimate of the value of the
measurand and that all components of uncertainty, including those arising from systematic effects, such as
components associated with corrections and reference standards, contribute to the dispersion.
[SOURCE: ISO/IEC Guide 98-3:2008, 2.2.3, modified — The preferred term has been changed from
“uncertainty of measurement” to “measurement uncertainty”.]
3.1.10
standard uncertainty
u
uncertainty of the result of a measurement expressed as a standard deviation
[SOURCE: ISO/IEC Guide 98-3:2008, 2.3.1, modified — The symbol has been added.]
3.1.11
combined standard uncertainty
u (y)
c
standard uncertainty (3.1.10) of the result of a measurement when that result is obtained from the values
of a number of other quantities, equal to the positive square root of a sum of terms, the terms being the
variances or covariances of these other quantities weighted according to how the measurement result
varies with changes in these quantities
[SOURCE: ISO/IEC Guide 98-3:2008, 2.3.4, modified — The symbol has been added.]
3.1.12
expanded uncertainty
U
quantity defining an interval about the result of a measurement that may be expected to encompass a
large fraction of the distribution of values that could reasonably be attributed to the measurand (3.1.5)
Note 1 to entry: The fraction may be regarded as the coverage probability or level of confidence of the interval.
Note 2 to entry: To associate a specific level of confidence with the interval defined by the expanded uncertainty
requires explicit or implicit assumptions regarding the probability distribution characterized by the
measurement result and its combined standard uncertainty (3.1.11). The level of confidence that may be attributed
to this interval can be known only to the extent to which such assumptions may be justified.
Note 3 to entry: An expanded uncertainty U is calculated from a combined standard uncertainty u ( y) and a
c
coverage factor k (3.1.13) using:
U = k × u (y)
c
[SOURCE: ISO/IEC Guide 98-3:2008, 2.3.5, modified— The symbol has been added and Note 3 to entry
has been replaced.]
3.1.13
coverage factor
k
number larger than one by which a combined standard uncertainty (3.1.11) is multiplied to obtain an
expanded uncertainty (3.1.12)
[SOURCE: ISO/IEC Guide 98-3:2008, 2.3.6, modified— The symbol has been added and the definition
has been reworded.]
3.1.14
technical uncertainty
uncertainty resulting from operational variability associated with the technical steps of the analytical
procedure
Note 1 to entry: Technical uncertainty includes the variability of the taking, mixing, and dilution of the test portion
(3.1.4) taken from the laboratory sample (3.1.2) to prepare the initial suspension and subsequent dilutions. It also
includes the effects of variability in incubation and media.
Note 2 to entry: Adapted from ISO 29201:2012, 3.4.2.
3.1.15
matrix uncertainty
uncertainty resulting from the extent to which the test portion (3.1.4) is not truly representative of the
laboratory sample (3.1.2)
3.1.16
distributional uncertainty
uncertainty resulting from intrinsic variability associated with the distribution of microorganisms in
the sample (3.1.1), the initial suspension and subsequent dilutions
Note 1 to entry: In microbiological suspensions, intrinsic variability is usually modelled by the Poisson
distribution. When partial confirmation is practised or the MPN principle is used, the resulting distribution may
differ from the Poisson distribution.
Note 2 to entry: Adapted from ISO 29201:2012, 3.4.3.
3.2 Symbols
For the purposes of this document, the following symbols apply.
ΣC for colony-count methods, total number of counted colonies used to calculate the
measurement results
n , n for colony-count methods with partial confirmation, number of presumptive colonies
p c
tested, and number of confirmed colonies, respectively
s reproducibility standard deviation
R
s intralaboratory reproducibility standard deviation
IR
s intralaboratory reproducibility standard deviation, corrected by subtraction of matrix and
IR : c o r r
distributional components
s repeatability standard deviation
r
s repeatability standard deviation, corrected by subtraction of distributional components
r : c o r r
S sum of squares of unwanted components
unwanted
u standard uncertainty
4 © ISO 2019 – All rights reserved

u distributional standard uncertainty
distrib
u technical standard uncertainty
tech
u confirmation standard uncertainty
conf
u matrix standard uncertainty
matrix
u most probable number standard uncertainty
MPN
u standard uncertainty of the unwanted component
unwanted
u Poisson standard uncertainty
Poisson
u (y) combined standard uncertainty (of output estimate)
c
k coverage factor
U expanded uncertainty (of output estimate) = k × u (y)
c
4 General considerations
MU associated with any measurement value includes multiple components.
As indicated in the Scope (see Clause 1), the uncertainty estimated by this document does not include
contributions from systematic effects (bias). In food chain quantitative microbiology, assigned values
or reference quantity values are usually not available so bias cannot be reliably estimated.
This document considers three distinct types of uncertainty component:
— technical uncertainty;
— matrix uncertainty;
— distributional uncertainty.
Technical uncertainty arises from operational variability and is estimated, using a global approach,
from a reproducibility standard deviation of the final result of the measurement process (see Clause 5).
This global approach means that the technical uncertainty estimate comes from final test results rather
than by calculation using estimates of uncertainty at every individual stage of the test.
Matrix uncertainty arises from imperfect mixing of the laboratory sample, resulting in poor
reproducibility of microbial levels between test portions, which can be large for solid matrices, and
especially for composite food products. Matrix uncertainty is estimated for each kind of matrix
(see Clause 6).
Even for homogeneous materials, the random distribution of microorganisms leads to distributional
uncertainty (see Clause 7), of which three potential kinds are considered in this document. The
relevance of each depends on the method used:
— for colony-count techniques:
— Poisson uncertainty (see 7.2);
— confirmation uncertainty (see 7.3);
— for MPN techniques: MPN uncertainty (see 7.4).
The uncertainty for each distributional uncertainty source is estimated mathematically.
This document presents two options for estimating the combined uncertainty for a reported
measurement.
a) Technical, matrix and distributional uncertainty components for a reported value may be estimated
separately from each other (see Clauses 5, 6 and 7), after which the three components are combined
(see 8.1.2).
b) A general value of uncertainty may be reported as based only on a reproducibility standard
deviation, if consistent with laboratory protocols and client requirements (see 8.1.3). Technical
uncertainty is indeed often the largest of the three uncertainty components.
5 Technical uncertainty
5.1 Identification of main sources of uncertainty
5.1.1 General aspects
It can be helpful to consider the sources of technical uncertainty usually associated with the main
stages in a microbiological method. Typical sources for colony-count or MPN techniques are:
— taking a test portion from the laboratory (or test) sample;
— preparation of the initial suspension;
— serial dilution;
— inoculation;
— incubation;
— counting of colonies in a colony count technique, and/or detection of growth (as in a MPN technique);
— confirmation (if appropriate).
Figure 1 shows the main sources of uncertainty in food chain microbiology considered in this document.
6 © ISO 2019 – All rights reserved

Key
the sequential procedures
the factors that affect uncertainty estimation
these factors are not covered by this document
Figure 1 — Main sources of uncertainty in food chain microbiology covered in this document
5.1.2 Sampling uncertainty
Sampling uncertainty, i.e. error associated with the drawing of the laboratory sample from a lot under
[18]
investigation, can contribute significantly to the overall error , but it is not part of the uncertainty
linked to the measurement itself and is not covered by this document.
Matrix uncertainty that arises from the inability of the test portion to perfectly represent a
heterogeneous laboratory sample or test sample is covered in Clause 6. The extent of such inability can
depend on the size of the test portion taken for examination (see ISO 6887-1).
5.1.3 Bias
As indicated in Clauses 1 and 4, MU estimated by this document does not include contributions from
systematic effects that is bias.
5.1.4 Critical factors
Examples of critical technical factors that can influence uncertainty and need to be controlled include:
the source and type of culture media and/or other reagents (such as the ones used for confirmation),
the dilution, inoculation and incubation procedures, the counting techniques (manual or automated),
and changes to the operator or group of operators, etc.
5.2 Estimation of technical uncertainty
5.2.1 General aspects
Technical uncertainty is estimated from the standard deviation of reproducibility, s , on the final
R
result of the measurement process. As such, technical uncertainty is a characteristic of the method and
technical uncertainty estimated for one method cannot be applied to other methods.
Ongoing estimation of MU should be made to show that the estimate of uncertainty remains relevant
and that the test results are under control. Reassessment of MU estimate shall be made following
changes to any (critical) factor (see 5.1.1 and 5.1.4) that is likely to affect the results obtained with that
method in any significant way.
Three different possibilities are presented in this document for estimation of the standard deviation
of reproducibility. They are based upon repeated measurements of nominally identical material. The
preference order is as follows:
— option 1: intralaboratory reproducibility, i.e. reproducibility estimated within a laboratory (see 5.2.2);
— option 2: reproducibility derived from results of a method validation interlaboratory study (see
5.2.3.1);
— option 3: reproducibility derived from results of an interlaboratory proficiency test (PT) (see
5.2.3.2).
5.2.2 Reproducibility standard deviation derived from intralaboratory experiments, s
IR
5.2.2.1 General aspects
Option 1, intralaboratory reproducibility, is the preferred option for deriving technical MU since it
enables a laboratory to attach the MU value to the results that it reports, in line with the definition of MU.
The experimental protocol described in this clause should take into account as many as possible of the
uncertainty sources identified in (see 5.1).
5.2.2.2 Experimental protocol
5.2.2.2.1 General aspects
The protocol for analysis of exactly two test portions for each laboratory sample is shown in Figure 2,
for which the corresponding calculations are provided in 5.2.2.3. For other cases (i.e. more than two
test portions for some or all laboratory samples), the protocol and calculations are given in Annex A.
For each test method, perform the experimental protocol of Figure 2 for at least ten laboratory samples
and repeat it to give at least two acceptable results for each laboratory sample. 5.2.2.3.1 provides
indications of acceptable values. Depending on the circumstances, this can require more than ten
laboratory samples and/or more than two test portions for each laboratory sample.
The data from different laboratory samples are collected over a period of time as part of a special
exercise or as part of a laboratory’s routine quality management procedure. In that case, it should be
ensured that the experimental design principles in this clause are followed.
8 © ISO 2019 – All rights reserved

Figure 2 — Experimental protocol for estimation of intralaboratory reproducibility — Two
determinations on each laboratory sample
5.2.2.2.2 Choice of laboratory samples
The estimation of intralaboratory reproducibility is designed to exclude contributions from
heterogeneity within the laboratory sample, so it is not necessary to repeat this estimation for different
matrices, and this estimate may be based on a single matrix.
The calculation (see 5.2.2.3) uses log-transformed data to normalize the intralaboratory reproducibility
variance, so it is not necessary to repeat the experimental protocol for different contamination levels.
However, where possible, the laboratory samples should be chosen to cover the expected natural
variation in contamination levels.
5.2.2.2.3 Samples from interlaboratory proficiency tests
If a laboratory participates in interlaboratory PTs, the results of that laboratory’s analyses may be used
to contribute to the intralaboratory reproducibility estimate of uncertainty, provided that:
a) the PT samples are representative of routine samples analysed by the laboratory (matrix type, test
portion size);
and
b) the laboratory carries out estimates on two, or more, test portions under different measurement
conditions, as indicated in 5.2.2.2.6.
However, if the intralaboratory reproducibility estimates from PT samples differ widely from in-house
estimates on real samples of a similar type, the differences shall be recognized and recorded since they
can reflect differences in the matrix and microbial inoculum used in the PT samples.
5.2.2.2.4 Preparation of laboratory sample
In order to minimize matrix uncertainty contributions, the laboratory sample or the test sample,
in cases where the laboratory sample is too big to homogenize, should be made as homogeneous as
possible. Laboratory samples that comprise the following should be mixed well prior to drawing test
portions:
— non-viscous liquids and powders (e.g. milk, coconut milk, dried milk);
— minced/finely chopped solids or suspensions/emulsions (e.g. minced meat, mechanically separated
meat, sausage meat, crushed meat, whipped cream, dairy ice cream, soya cream).
Prior to drawing test portions, other laboratory samples or test samples should be mixed using an
appropriate homogenization procedure. For possibilities suited to each type of sample material, see
ISO 6887 (all parts).
5.2.2.2.5 Test portions
Take at least two test portions from each laboratory (or test) sample to allow repeated measurements.
5.2.2.2.6 Initial suspension, artificial contamination (if needed) and conditions of analysis
If artificial contamination is required, perform it in the initial suspension. Detailed procedures for the
preparation of artificially inoculated food are described in ISO 16140-3.
Perform the analyses on each test portion as in routine testing (e.g. preparation of one series of decimal
dilutions, inoculation of one or two plates per dilution).
The measurement conditions A and B for the two test portions (see Figure 2, or Annex A if more than
two test portions are examined) should differ in as many ways as possible. Ideally, include as many
variations in all relevant sources of technical uncertainty (see 5.1) as could be encountered from
one day to another within the laboratory. These will typically include, but not be limited to, batches
of culture media, reagents and membrane filters, vortex or other mixer, pH meter, incubators, time of
analysis, etc. If possible, the two test portions should be tested by at least two different technicians.
As the contamination of the food sample is rarely stable in food chain microbiology, the measurement
repetitions should be done within a short period of time on a single day. Repetitions may be performed
on more than one day only if contamination levels can be shown to be stable.
The pattern of variation should not be the same for all laboratory (test) samples. For example,
if sample 1 is tested by technician A using media batch B on day 1, then sample 2 should vary this
pattern, e.g. sample 2 is tested by technician A using media batch A on day 1 or on day 2. The objective
is to maximize the variation between repeated measurements while maintaining, at the same time, a
realistic representation of the laboratory’s operations.
5.2.2.3 Calculations
5.2.2.3.1 Acceptable results
For colony count techniques, ensure that a sufficiently large number of counted colonies can be used for
the calculations. Enumeration results based on less than 30 counted colonies should be excluded as well
10 © ISO 2019 – All rights reserved

as counts above the maximum number per plate (in most cases 300 cfu/plate or lower as specified in
the specific standard).
NOTE 1 The limit of 30 colonies relates to the sum of the total numbers of counted colonies on all retained
plates, ΣC, for a single result.
NOTE 2 The limit of 30 colonies is specific to this experimental protocol for estimating the standard deviation
of intralaboratory reproducibility (i.e. experiments aiming specifically to assess the uncertainty) and not the use
of this standard deviation to assess MU for new samples (see Clause 8).
For methods including partial confirmation, any results for which less than half of the colonies tested
were confirmed should be excluded, i.e. it is recommended to exclude results for which n < n /2 (see 7.3
c p
for the symbols).
For MPN-based methods, where a single measurement result arises from a number of positive or
negative test results, measurement results based on less than five positive test results should be
excluded from the calculation of intralaboratory reproducibility.
NOTE 3 The limit of five positive test results relates to the sum of positive results across all dilutions tested
for a single measurement result. This limit does not depend on the number of negative test results, or on the total
number of test results.
5.2.2.3.2 Intralaboratory reproducibility standard deviation
In accordance with normal practice in food chain microbiology, transform the result from each test
portion in cfu/g or ml into log cfu/g or ml before calculations are done.
This subclause describes the calculation procedure for exactly two values from each laboratory sample.
Refer to Annex A for the calculation procedure to be used when there are more than two values from
each laboratory sample. Annex A also provides an alternative calculation for two values from each
laboratory sample.
For the n (at least 10) laboratory samples from a given implementation of the protocol (see 5.2.2.2),
the results (y and y ) for each of the test portions are used to calculate the intralaboratory
1A 1B
reproducibility standard deviation, s , as shown in Formula (1):
IR
n
s =−yy (1)
()
IR iA iB
∑
2n
i=1
where
i is the index of the sample, i = 1 to n (n ≥ 10);
y , y are the log-transformed data, in log cfu/g or ml, from conditions A and B respectively.
iA iB 10
®1)
An example of the manual calculation is given in Table 1. Calculations were performed in Excel from
values shown for the dilution factors (d) and colonies counted (C). Derived values have been rounded
for display, but accuracy was kept in the calculations without rounding.
1) Excel is the trade name of a product supplied by Microsoft. This information is given for the convenience of
users of this document and does not constitute an endorsement by ISO of the product named. Equivalent products
may be used if they can be shown to lead to the same results.
Table 1 — Calculation of intralaboratory reproducibility standard deviation — Example of
enumeration of aerobic mesophilic flora in mixed poultry meat with one replicate at each of two
dilutions tested
Colony count
Total
Laboratory Test Dilution factors (d) result in cfu/g or ml log cfu/g Difference Squared
colonies
sample portion Colonies counted (C) weighted mean or ml log cfu difference
counted
(see ISO 7218)
...

NORME ISO
INTERNATIONALE 19036
Première édition
2019-10
Microbiologie de la chaîne
alimentaire — Estimation de
l'incertitude de mesure pour les
déterminations quantitatives
Microbiology of the food chain — Estimation of measurement
uncertainty for quantitative determinations
Numéro de référence
©
ISO 2019
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CH-1214 Vernier, Genève
Tél.: [phone]
Fax: [phone]
E-mail: [e-mail]
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Sommaire Page
Avant-propos .v
Introduction .vii
1 Domaine d’application . 1
2 Références normatives . 1
3 Termes, définitions et symboles . 1
3.1 Termes et définitions . 1
3.2 Symboles . 5
4 Considérations générales . 5
5 Incertitude technique . 6
5.1 Détermination des principales sources d’incertitude . 6
5.1.1 Aspects généraux . 6
5.1.2 Incertitude d’échantillonnage . 7
5.1.3 Biais . 7
5.1.4 Facteurs critiques . 7
5.2 Estimation de l’incertitude technique. 8
5.2.1 Aspects généraux . 8
5.2.2 Écart-type de reproductibilité calculé à partir d’expériences
intralaboratoires, s . 8
RI
5.2.3 Écart-type de reproductibilité calculé à partir d’études interlaboratoires .13
6 Incertitude de matrice .14
6.1 Aspects généraux .14
6.2 Cas d’un échantillon pour laboratoire (ou pour essai) homogène .15
6.3 Plusieurs prises d’essai issues d’échantillons pour laboratoire .15
6.4 Caractéristique connue de la matrice .17
7 Incertitudes de distribution .17
7.1 Aspects généraux .17
7.2 Technique par comptage des colonies — Incertitude de Poisson .18
7.3 Technique par comptage des colonies — Incertitude de confirmation .18
7.4 Incertitude du nombre le plus probable .19
8 Incertitude composée et élargie .20
8.1 Incertitude-type composée .20
8.1.1 Considérations générales .20
8.1.2 Incertitude-type composée fondée sur l’incertitude-type technique,
l’incertitude-type de matrice et les incertitudes-type de distribution .20
8.1.3 Incertitude-type composée fondée uniquement sur l’écart-type de
reproductibilité .21
8.2 Incertitude élargie .21
8.3 Exemples pratiques .21
8.3.1 Exemple 1 — Composantes d’incertitude technique, d’incertitude de
matrice et de Poisson .21
8.3.2 Exemple 2 — Composante d’incertitude de Poisson négligeable . .22
8.3.3 Exemple 3 — Composantes d’incertitude de Poisson, de matrice et de
confirmation .22
8.3.4 Exemple 4 — Composantes d’incertitude technique, d’incertitude de
matrice et du nombre le plus probable .22
9 Expression de l’incertitude de mesure dans les rapports d’essai .23
9.1 Aspects généraux .23
9.2 Résultats inférieurs à la limite de quantification .24
9.2.1 Aspects généraux .24
9.2.2 Exemple .24
Annexe A (informative) Calcul d’écarts-types avec deux prises d’essai ou plus (écart-type
de reproductibilité intralaboratoire et écart-type d’incertitude de matrice).26
Annexe B (informative) Effet matrice et incertitude de matrice .31
Annexe C (informative) Variabilité intrinsèque (incertitude-type) des estimations du
nombre le plus probable .33
Annexe D (informative) Correction des écarts-types expérimentaux pour les composantes
d’incertitude indésirables .35
Bibliographie .38
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Avant-propos
L’ISO (Organisation internationale de normalisation) est une fédération mondiale d’organismes
nationaux de normalisation (comités membres de l’ISO). L’élaboration des Normes internationales est
en général confiée aux comités techniques de l’ISO. Chaque comité membre intéressé par une étude
a le droit de faire partie du comité technique créé à cet effet. Les organisations internationales,
gouvernementales et non gouvernementales, en liaison avec l’ISO participent également aux travaux.
L’ISO collabore étroitement avec la Commission électrotechnique internationale (IEC) en ce qui
concerne la normalisation électrotechnique.
Les procédures utilisées pour élaborer le présent document et celles destinées à sa mise à jour sont
décrites dans les Directives ISO/IEC, Partie 1. Il convient, en particulier, de prendre note des différents
critères d’approbation requis pour les différents types de documents ISO. Le présent document a été
rédigé conformément aux règles de rédaction données dans les Directives ISO/IEC, Partie 2 (voir www
.iso .org/ directives).
L’attention est attirée sur le fait que certains des éléments du présent document peuvent faire l’objet de
droits de propriété intellectuelle ou de droits analogues. L’ISO ne saurait être tenue pour responsable
de ne pas avoir identifié de tels droits de propriété et averti de leur existence. Les détails concernant
les références aux droits de propriété intellectuelle ou autres droits analogues identifiés lors de
l’élaboration du document sont indiqués dans l’Introduction et/ou dans la liste des déclarations de
brevets reçues par l’ISO (voir www .iso .org/ brevets).
Les appellations commerciales éventuellement mentionnées dans le présent document sont données
pour information, par souci de commodité, à l’intention des utilisateurs et ne sauraient constituer un
engagement.
Pour une explication de la nature volontaire des normes, la signification des termes et expressions
spécifiques de l’ISO liés à l’évaluation de la conformité, ou pour toute information au sujet de l’adhésion
de l’ISO aux principes de l’Organisation mondiale du commerce (OMC) concernant les obstacles
techniques au commerce (OTC), voir www .iso .org/ avant -propos.
Le présent document a été élaboré par le comité technique ISO/TC 34, Produits alimentaires, sous-
comité SC 9, Microbiologie.
Cette première édition annule et remplace l’ISO/TS 19036:2006, qui a fait l’objet d’une révision
technique. Elle incorpore également l’amendement ISO/TS 19036:2006/Amd.1:2009. Les principales
modifications par rapport à l’édition précédente sont les suivantes:
— des dispositions ont été ajoutées pour l’estimation de l’incertitude technique, ainsi que pour
d’autres sources d’incertitude pertinentes impliquées dans les essais microbiologiques quantitatifs,
concernant:
— l’incertitude de matrice (c’est-à-dire l’incertitude liée à la dispersion de microbes au sein de la
matrice d’essai réelle);
— l’incertitude de Poisson relative aux techniques par comptage des colonies;
— l’incertitude de confirmation, associée aux essais visant à confirmer l’identité d’organismes
spécifiques à la suite d’un comptage d’organismes présomptifs;
— l’incertitude associée aux estimations du nombre le plus probable (NPP);
— le plan d’expérience pour l’estimation de l’écart-type de reproductibilité intralaboratoire, décrit
dans le présent document en relation avec l’incertitude technique, est désormais le même que le
plan décrit dans l’ISO 16140-3 pour la vérification des méthodes quantitatives;
— des exemples pratiques ont été ajoutés pour illustrer les façons dont il convient de générer et de
présenter des estimations d’incertitude;
— des annexes ont été ajoutées pour détailler certains des modes opératoires essentiels ou alternatifs
et certains des problèmes associés à l’estimation de l’incertitude.
Il convient que l’utilisateur adresse tout retour d’information ou toute question concernant le présent
document à l’organisme national de normalisation de son pays. Une liste exhaustive desdits organismes
se trouve à l’adresse www .iso .org/ fr/ members .html.
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Introduction
Le terme «incertitude de mesure» (IM) est utilisé pour indiquer le défaut d’exactitude (justesse
et fidélité) qui peut être associé aux résultats d’une analyse. Dans le contexte de la microbiologie
quantitative, cette incertitude fournit une indication du degré de confiance pouvant être attribué aux
estimations réalisées en laboratoire des nombres de micro-organismes dans les aliments ou autres
matériaux.
Le Guide ISO/IEC 98-3 (aussi connu sous l’acronyme «GUM») constitue un document de référence
largement adopté. L’approche principale du Guide ISO/IEC 98-3 consiste à développer un modèle de
mesure mathématique ou informatique qui décrit de façon quantitative la relation entre la grandeur
mesurée (le mesurande) et chaque grandeur dont elle dépend (grandeurs d’entrée). Ce modèle de
mesure permet ensuite de déduire l’incertitude dans le mesurande à partir des incertitudes dans les
grandeurs d’entrée.
Le Guide ISO/IEC 98-3 reconnaît qu’il peut se révéler impossible d’établir une relation mathématique
complète entre le mesurande et les grandeurs d’entrée individuelles et, dans pareil cas, qu’il est possible
d’évaluer l’effet de plusieurs grandeurs d’entrée de manière groupée. L’ISO/IEC 17025 reconnaît, en
outre, que la nature de la méthode d’essai peut empêcher un calcul rigoureux de l’incertitude de mesure.
Dans le cas de l’analyse microbiologique d’échantillons issus de la chaîne alimentaire, il n’est pas faisable
de développer un modèle de mesure quantitatif complet, étant impossible de quantifier avec exactitude
la contribution de chaque grandeur d’entrée, où:
— l’analyte est un organisme vivant, dont l’état physiologique peut varier considérablement;
— la cible d’analyse comprend différentes souches, différentes espèces ou différents genres;
— de nombreuses grandeurs d’entrée sont difficiles, voire impossibles, à quantifier (par exemple l’état
physiologique);
— les effets de nombreuses grandeurs d’entrée (par exemple la température ou l’activité de l’eau) sur
le mesurande ne peuvent pas être décrits de façon quantitative avec la fidélité adéquate.
Pour les raisons susmentionnées, le présent document utilise principalement une approche descendante
ou globale en matière d’incertitude de mesure, dans laquelle la contribution de la plupart des grandeurs
d’entrée est estimée sous forme d’écart-type de reproductibilité du résultat final du processus de
mesure, calculé à partir des résultats expérimentaux avec répétition des mêmes analyses, dans le cadre
du processus de mesure. Ces grandeurs reflètent la variabilité opérationnelle et donnent l’incertitude
technique. Dans la microbiologie quantitative de la chaîne alimentaire, les valeurs consensuelles ou
les valeurs quantitatives de référence ne sont généralement pas disponibles, de sorte que le biais (qui
exprime quantitativement le défaut de justesse) ne peut pas être estimé de façon fiable et n’est pas
inclus dans l’incertitude estimée par le présent document.
Tandis que la reproductibilité fournit une estimation générale de l’incertitude associée à la méthode de
mesure, elle peut ne pas refléter les caractéristiques associées à l’incertitude de matrice, découlant de
la distribution des micro-organismes dans la matrice alimentaire.
Par ailleurs, les mesures microbiologiques dépendent souvent du comptage ou de la détection de
nombres limités d’organismes, répartis de façon plus ou moins aléatoire, entraînant une variabilité
intrinsèque entre les réplicats et une incertitude de distribution correspondante. Pour les techniques
par comptage des colonies, l’incertitude de Poisson est déterminée, à laquelle peut s’ajouter, dans
certains cas, une incertitude liée aux essais de confirmation utilisés pour identifier des organismes
isolés. Une composante d’incertitude supplémentaire est également requise pour les déterminations du
nombre le plus probable (NPP). Les composantes d’incertitude de distribution pertinentes, estimées à
partir de la théorie statistique, sont calculées à partir de données expérimentales individuelles.
Ces trois différents types d’incertitude (incertitude technique, incertitude de matrice et incertitude de
distribution) sont combinés à l’aide des principes énoncés dans le Guide ISO/IEC 98-3. Cette approche
est comparable à celle adoptée par l’ISO 29201 dans le domaine de la microbiologie de l’eau.
Parmi ces trois types d’incertitude, l’incertitude technique est souvent la plus grande et est estimée à
partir d’un écart-type de reproductibilité, qui inclut inévitablement une contribution des deux autres
types d’incertitude. L’estimation privilégiée de l’incertitude technique s’appuie sur la reproductibilité
intralaboratoire, tout comme dans l’ISO 16140-3. Si cela est compatible avec les protocoles de laboratoire
et les exigences du client, une valeur générale d’incertitude peut être rapportée comme étant fondée
uniquement sur un écart-type de reproductibilité.
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NORME INTERNATIONALE ISO 19036:2019(F)
Microbiologie de la chaîne alimentaire — Estimation
de l'incertitude de mesure pour les déterminations
quantitatives
1 Domaine d’application
Le présent document spécifie des exigences et fournit des recommandations pour l’estimation et
l’expression de l’incertitude de mesure (IM) associée à des résultats quantitatifs en microbiologie de la
chaîne alimentaire.
Elle s’applique à l’analyse quantitative des:
— produits destinés à la consommation humaine ou à l’alimentation animale;
— échantillons environnementaux dans le domaine de la production et de la manutention de produits
alimentaires;
— échantillons au stade de la production primaire.
L’analyse quantitative est généralement effectuée par le dénombrement de micro-organismes à l’aide
d’une technique par comptage des colonies. Le présent document s’applique aussi en général à d’autres
analyses quantitatives, telles que:
— les techniques du nombre le plus probable (NPP);
— les méthodes instrumentales, comme l’impédancemétrie, l’adénosine triphosphate (ATP) et la
cytométrie en flux;
— les méthodes moléculaires, comme les méthodes fondées sur la réaction de polymérisation en chaîne
quantitative (qPCR).
L’incertitude estimée par le présent document n’inclut pas les effets systématiques (biais).
2 Références normatives
Le présent document ne contient aucune référence normative.
3 Termes, définitions et symboles
3.1 Termes et définitions
Pour les besoins du présent document, les termes et définitions suivants s’appliquent.
L’ISO et l’IEC tiennent à jour des bases de données terminologiques destinées à être utilisées en
normalisation, consultables aux adresses suivantes:
— ISO Online browsing platform: disponible à l’adresse https:// www .iso .org/ obp
— IEC Electropedia: disponible à l’adresse http:// www .electropedia .org/
3.1.1
échantillon
un ou plusieurs individus (ou une fraction de matière) sélectionnés de différentes façons dans
une population (ou dans une quantité de matière plus importante), destinés à fournir une information
représentative de la population et, éventuellement, à servir de base à une décision concernant la
population ou le procédé qui l’a produite
[SOURCE: ISO/TS 17728:2015, 3.2.2, modifiée — La Note 1 à l’article a été supprimée.]
3.1.2
échantillon pour laboratoire
échantillon (3.1.1) dans l’état de préparation où il est envoyé au laboratoire et destiné à être utilisé pour
un contrôle ou pour des essais
[SOURCE: ISO 6887-1:2017, 3.1]
3.1.3
échantillon pour essai
échantillon (3.1.1) préparé à partir de l’échantillon pour laboratoire (3.1.2) selon le mode opératoire
spécifié dans une méthode d’essai, et à partir duquel les prises d’essai (3.1.4) sont prélevées
Note 1 à l'article: Il est rare de préparer l’échantillon pour laboratoire avant de prélever la prise d’essai lors des
examens microbiologiques.
[SOURCE: ISO 6887-1:2017, 3.4]
3.1.4
prise d’essai
échantillon (3.1.1) représentatif mesuré (volume ou masse) prélevé sur l’échantillon pour laboratoire
(3.1.2) pour servir à la préparation de la suspension mère
Note 1 à l'article: Il est parfois nécessaire de préparer l’échantillon pour laboratoire avant de prélever la prise
d’essai lors des examens microbiologiques, mais cela reste rare.
[SOURCE: ISO 6887-1:2017, 3.5]
3.1.5
mesurande
grandeur particulière soumise à mesurage
[SOURCE: Guide ISO/IEC 98-3:2008, B.2.9 modifié — L’exemple et la Note 1 à l’article ont été supprimés.]
3.1.6
justesse
justesse de mesure
étroitesse de l’accord entre la moyenne d’un nombre infini de valeurs mesurées répétées et une valeur
de référence
Note 1 à l'article: La justesse n’est pas une grandeur et ne peut donc pas s’exprimer numériquement, mais
l’ISO 5725 (toutes les parties) donne des caractéristiques pour l’étroitesse de l’accord.
Note 2 à l'article: La justesse varie en sens inverse de l’erreur systématique, mais n’est pas liée à l’erreur aléatoire.
Note 3 à l'article: Il convient de ne pas utiliser «exactitude de mesure» pour la «justesse», et inversement.
[SOURCE: Guide ISO/IEC 99:2007, 2.14, modifié — Le terme privilégié a été modifié, «justesse»
remplaçant «justesse de mesure».]
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3.1.7
biais
biais de mesure
estimation d’une erreur systématique
[SOURCE: Guide ISO/IEC 99:2007, 2.18, modifié — Le terme privilégié a été modifié, «biais» remplaçant
«biais de mesure».]
3.1.8
reproductibilité intralaboratoire
fidélité intermédiaire
étroitesse d’accord entre des résultats d’essai obtenus par la même méthode, sur des matériels d’essai
identiques ou similaires, dans le même laboratoire, avec différents opérateurs utilisant des équipements
différents
[SOURCE: ISO 8199:2018, 3.6]
3.1.9
incertitude de mesure
IM
paramètre, associé au résultat d’un mesurage, qui caractérise la dispersion des valeurs qui pourraient
raisonnablement être attribuées au mesurande (3.1.5)
Note 1 à l'article: Le paramètre peut être, par exemple, un écart-type (ou un multiple de celui-ci) ou la demi-
largeur d’un intervalle de niveau de confiance déterminé.
Note 2 à l'article: L’incertitude de mesure comprend, en général, plusieurs composantes. Certaines peuvent être
évaluées à partir de la distribution statistique des résultats de séries de mesurages et peuvent être caractérisées
par des écarts-types expérimentaux. Les autres composantes, qui peuvent aussi être caractérisées par des
écarts-types, sont évaluées en admettant des lois de probabilité, d’après l’expérience acquise ou d’après d’autres
informations.
Note 3 à l'article: Il est entendu que le résultat du mesurage est la meilleure estimation de la valeur du mesurande,
et que toutes les composantes de l’incertitude, y compris celles qui proviennent d’effets systématiques, telles que
les composantes associées aux corrections et aux étalons de référence, contribuent à la dispersion.
[SOURCE: Guide ISO/IEC 98-3:2008, 2.2.3]
3.1.10
incertitude-type
u
incertitude du résultat d’un mesurage exprimée sous la forme d’un écart-type
[SOURCE: Guide ISO/IEC 98-3:2008, 2.3.1, modifié — Le symbole a été ajouté.]
3.1.11
incertitude-type composée
u (y)
c
incertitude-type (3.1.10) du résultat d’un mesurage, lorsque ce résultat est obtenu à partir des valeurs
d’autres grandeurs, égale à la racine carrée d’une somme de termes, ces termes étant les variances ou
covariances de ces autres grandeurs, pondérées selon la variation du résultat de mesure en fonction de
celle de ces grandeurs
[SOURCE: Guide ISO/IEC 98-3:2008, 2.3.4, modifié — Le symbole a été ajouté.]
3.1.12
incertitude élargie
U
grandeur définissant un intervalle autour du résultat d’un mesurage, dont on puisse s’attendre à ce
qu’il comprenne une fraction élevée de la distribution des valeurs qui pourraient être attribuées
raisonnablement au mesurande (3.1.5)
Note 1 à l'article: La fraction peut être considérée comme la probabilité ou le niveau de confiance de l’intervalle.
Note 2 à l'article: L’association d’un niveau de confiance spécifique à l’intervalle défini par l’incertitude élargie
nécessite des hypothèses explicites ou implicites sur la loi de probabilité caractérisée par le résultat de mesure et
son incertitude-type composée (3.1.11). Le niveau de confiance qui peut être attribué à cet intervalle ne peut être
connu qu’avec la même validité que celle qui peut être rattachée à ces hypothèses.
Note 3 à l'article: L’incertitude élargie U est calculée à partir de l’incertitude-type composée u ( y) et du facteur
c
d’élargissement k (3.1.13) selon:
U = k × u (y)
c
[SOURCE: Guide ISO/IEC 98-3:2008, 2.3.5, modifié — Le symbole a été ajouté et la Note 3 à l’article a été
remplacée.]
3.1.13
facteur d’élargissement
k
nombre supérieur à un par lequel on multiplie une incertitude-type composée (3.1.11) pour obtenir une
incertitude élargie (3.1.12)
[SOURCE: Guide ISO/IEC 98-3:2008, 2.3.6, modifié — Le symbole a été ajouté et la définition a été
remaniée.]
3.1.14
incertitude technique
incertitude découlant de la variabilité opérationnelle associée aux étapes techniques du mode
opératoire d’analyse
Note 1 à l'article: L’incertitude technique comprend la variabilité du prélèvement, du mélange et de la dilution
de la prise d’essai (3.1.4) prélevée sur l’échantillon pour laboratoire (3.1.2) permettant de préparer la suspension
mère et les dilutions suivantes. Elle comprend également les effets de la variabilité liée à l’incubation et aux
milieux.
Note 2 à l'article: Adapté à partir de l’ISO 29201:2012, 3.4.2.
3.1.15
incertitude de matrice
incertitude découlant du fait que la prise d’essai (3.1.4) n’est pas véritablement représentative de
l’échantillon pour laboratoire (3.1.2)
3.1.16
incertitude de distribution
incertitude découlant de la variabilité intrinsèque associée à la distribution de micro-organismes dans
l’échantillon (3.1.1), la suspension mère et les dilutions suivantes
Note 1 à l'article: Dans les suspensions microbiologiques, la variabilité intrinsèque est généralement modélisée
par la loi de Poisson. Lorsqu’une confirmation partielle est effectuée ou que le principe du NPP est utilisé, la
distribution obtenue peut varier par rapport à la loi de Poisson.
Note 2 à l'article: Adapté à partir de l’ISO 29201:2012, 3.4.3.
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3.2 Symboles
Aux fins du présent document, les symboles suivants s’appliquent.
ΣC pour les méthodes de comptage des colonies, nombre total de colonies comptées, utilisé
pour calculer les résultats de mesure
n , n pour les méthodes de comptage des colonies avec confirmation partielle, nombre de
p c
colonies présumées soumises à essai et nombre de colonies confirmées, respectivement
s écart-type de reproductibilité
R
s écart-type de reproductibilité intralaboratoire
RI
s écart-type de reproductibilité intralaboratoire, corrigé par soustraction des composantes
RI: c o r r
de la matrice et de distribution
s écart-type de répétabilité
r
s écart-type de répétabilité, corrigé par soustraction des composantes de distribution
r : c o r r
S somme des carrés des composantes indésirables
indésirable
u incertitude-type
u incertitude-type de distribution
distrib
u incertitude-type technique
tech
u incertitude-type de confirmation
conf
u incertitude-type de matrice
matrice
u incertitude-type du nombre le plus probable
NPP
u incertitude-type de la composante indésirable
indésirable
u incertitude-type de Poisson
Poisson
u (y) incertitude-type composée (de l’estimation du résultat)
c
k facteur d’élargissement
U incertitude élargie (de l’estimation du résultat) = k × u (y)
c
4 Considérations générales
L’IM associée à toute valeur de mesure comprend plusieurs composantes.
Comme indiqué dans le domaine d’application (voir l'Article 1), l’incertitude estimée par le présent
document n’inclut pas les contributions des effets systématiques (biais). Dans la microbiologie
quantitative de la chaîne alimentaire, les valeurs consensuelles ou les valeurs quantitatives de référence
ne sont généralement pas disponibles, empêchant toute estimation fiable du biais.
Le présent document tient compte de trois types distincts de composantes d’incertitude:
— l’incertitude technique;
— l’incertitude de matrice;
— l’incertitude de distribution.
L’incertitude technique découle de la variabilité opérationnelle et est estimée à l’aide d’une approche
globale à partir de l’écart-type de reproductibilité du résultat final du processus de mesure (voir
Article 5). Cette approche globale implique que l’estimation de l’incertitude technique soit obtenue
à partir des résultats d’essai finaux au lieu d’être calculée en s’appuyant sur des estimations de
l’incertitude à chaque étape de l’essai.
L’incertitude de matrice découle du mélange imparfait de l’échantillon pour laboratoire, ce qui
entraîne une mauvaise reproductibilité des niveaux microbiens entre les prises d’essai, pouvant être
importante pour les matrices solides, et plus particulièrement pour les produits alimentaires composés.
L’incertitude de matrice est estimée pour chaque type de matrice (voir Article 6).
Même en cas de matériau homogène, la distribution aléatoire des micro-organismes donne lieu à une
incertitude de distribution (voir Article 7), dont les trois types potentiels sont pris en compte dans le
présent document. La pertinence de chacun d’eux dépend de la méthode utilisée:
— pour les techniques par comptage des colonies:
— incertitude de Poisson (voir 7.2);
— incertitude de confirmation (voir 7.3);
— pour les techniques du NPP: incertitude du NPP (voir 7.4).
L’incertitude de chaque source d’incertitude de distribution est estimée mathématiquement.
Le présent document présente deux possibilités pour estimer l’incertitude composée correspondant à
un mesurage rapporté.
a) Les composantes d’incertitude technique, d’incertitude de matrice et d’incertitude de distribution
pour une valeur rapportée peuvent être estimées individuellement (voir Articles 5, 6 et 7), avant
d’être combinées (voir 8.1.2).
b) Une valeur générale d’incertitude peut être rapportée comme étant uniquement fondée sur un écart-
type de reproductibilité, si cela est compatible avec les protocoles de laboratoire et les exigences du
client (voir 8.1.3). En effet, l’incertitude technique est souvent la composante d’incertitude la plus
importante des trois.
5 Incertitude technique
5.1 Détermination des principales sources d’incertitude
5.1.1 Aspects généraux
Il peut s’avérer utile de prendre en compte les sources d’incertitude technique généralement associées
aux principales étapes d’une méthode microbiologique. Les sources classiques associées aux techniques
par comptage des colonies ou NPP sont les suivantes:
— prélèvement d’une prise d’essai sur l’échantillon pour laboratoire (ou pour essai);
— préparation de la suspension mère;
— dilutions en série;
— ensemencement;
— incubation;
— comptage des colonies à l’aide d’une technique par comptage des colonies et/ou détection de
croissance (comme dans le cadre d’une technique NPP);
— confirmation (le cas échéant).
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La Figure 1 présente les principales sources d’incertitude dans la microbiologie de la chaîne alimentaire,
prises en compte dans le présent document.
Légende
modes opératoires séquentiels
facteurs qui influencent l’estimation de l’incertitude
ces facteurs ne sont pas couverts par le présent document
Figure 1 — Principales sources d’incertitude technique dans la microbiologie de la chaîne
alimentaire, couvertes par le présent document
5.1.2 Incertitude d’échantillonnage
L’incertitude d’échantillonnage, c’est-à-dire l’erreur associée au prélèvement de l’échantillon pour
[18]
laboratoire du lot étudié, peut contribuer de manière significative à l’erreur globale, mais ne fait pas
partie de l’incertitude liée à la mesure en elle-même et n’est pas couverte par le présent document.
L’incertitude de matrice découlant de l’incapacité de la prise d’essai à représenter parfaitement
un échantillon pour laboratoire ou un échantillon pour essai hétérogène est traitée à l’Article 6.
L’étendue de cette incapacité peut dépendre de la taille de la prise d’essai prélevée à des fins d’examen
(voir ISO 6887-1).
5.1.3 Biais
Comme indiqué dans les Articles 1 et 4, l’IM estimée par le présent document n’inclut pas les
contributions des effets systématiques, c’est-à-dire le biais.
5.1.4 Facteurs critiques
Parmi les facteurs techniques critiques, qui peuvent influencer l’incertitude et qu’il est nécessaire
de maîtriser, figurent: la source et le type de milieu de culture et/ou d’autres réactifs (tels que ceux
utilisés lors de la confirmation), les modes opératoires de dilution, d’ensemencement et d’incubation,
les techniques de comptage (manuelles ou automatisées), ainsi que les changements d’opérateurs ou de
groupes d’opérateurs, etc.
5.2 Estimation de l’incertitude technique
5.2.1 Aspects généraux
L’incertitude technique est estimée à partir de l’écart-type de reproductibilité, s , sur le résultat final
R
du processus de mesure. À ce titre, l’incertitude technique est une caractéristique de la méthode et
l’incertitude technique estimée pour une méthode ne peut pas être appliquée à d’autres méthodes.
Il convient d’effectuer une estimation continue de l’IM pour montrer que l’estimation de l’incertitude
reste pertinente et que les résultats d’essai sont maîtrisés. Une nouvelle évaluation de l’estimation de
l’IM doit être réalisée en cas de modification de tout facteur (critique) (voir 5.1.1 et 5.1.4), susceptible
d’avoir une influence significative sur les résultats obtenus par cette méthode.
Trois possibilités différentes sont décrites dans le présent document pour l’estimation de l’écart-type
de reproductibilité. Elles s’appuient sur des mesurages répétés de matériaux nominalement identiques.
L’ordre de préférence est le suivant:
— option 1: reproductibilité intralaboratoire, c’est-à-dire la reproductibilité estimée au sein d’un
laboratoire (voir 5.2.2);
— option 2: reproductibilité obtenue à partir des résultats d’une étude interlaboratoires de validation
d’une méthode (voir 5.2.3.1);
— option 3: reproductibilité obtenue à partir des résultats d’un essai interlaboratoires d’aptitude
(EILA)(voir 5.2.3.2).
5.2.2 Écart-type de reproductibilité calculé à partir d’expériences intralaboratoires, s
RI
5.2.2.1 Aspects généraux
L’option 1, à savoir la reproductibilité intralaboratoire, est l’option privilégiée pour obtenir l’IM
technique, car elle permet à un laboratoire d’associer la valeur d’IM aux résultats qu’il rapporte
conformément à la définition de l’IM.
Il convient que le protocole expérimental décrit dans le présent article prenne en compte le plus grand
nombre de sources d’incertitude possibles déterminées (voir 5.1).
5.2.2.2 Protocole expérimental
5.2.2.2.1 Aspects généraux
Le protocole d’analyse de deux prises d’essai exactement à partir de chaque échantillon pour laboratoire
est présenté à la Figure 2; les calculs correspondants sont fournis en 5.2.2.3. Pour les autres cas (c’est-à-
dire plus de deux prises d’essai à partir de tout ou partie des échantillons pour laboratoire), le protocole
et les calculs sont fournis à l’Annexe A.
Pour chaque méthode d’essai, appliquer le protocole expérimental présenté à la Figure 2 sur au moins
dix échantillons pour laboratoire et le répéter jusqu’à obtention d’au moins deux résultats acceptables
pour chaque échantillon pour laboratoire. L’Article 5.2.2.3.1 fournit des indications sur les valeurs
acceptables. Selon les circonstances, il peut parfois être nécessaire d’utiliser plus de dix échantillons
pour laboratoire et/ou plus de deux prises d’essai pour chaque échantillon pour laboratoire.
Les données de différents échantillons pour laboratoire sont recueillies sur un court laps de temps dans
le cadre d’un exercice spécial ou dans le cadre des procédures de management de la qualité de routine
d’un laboratoire. Dans ce cas, il convient de s’assurer que les principes du plan d’expérience du présent
article sont respectés.
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Figure 2 — Protocole expérimental pour l’estimation de la reproductibilité intralaboratoire —
Deux déterminations pour chaque échantillon pour laboratoire
5.2.2.2.2 Choix des échantillons pour laboratoire
L’estimation de la reproductibilité intralaboratoire est conçue pour exclure les contributions de
l’hétérogénéité au sein de l’échantillon pour laboratoire afin d’éviter d’avoir à répéter cette estimation
pour différentes matrices et cette estimation peut être fondée sur une seule matrice.
Les calculs (voir 5.2.2.3) s’appuient sur des données logarithmiques permettant de normaliser la
variance de reproductibilité intralaboratoire, afin d’éviter d’avoir à répéter le protocole expérimental
pour différents niveaux de contamination. Cependant, il convient, dans la mesure du possible, de choisir
des échantillons pour laboratoire permettant de couvrir la variation naturelle attendue des niveaux de
contamination.
5.2.2.2.3 Échantillons d’essais interlaboratoires d’aptitude
Dès lors qu’un laboratoire participe à un EILA, les résultats des analyses de ce laboratoire peuvent
être utilisées pour contribuer à l’estimation d’incertitude de la reproductibilité intralaboratoire, sous
réserve que:
a) les échantillons de l’EILA soient représentatifs des échantillons analysés en routine par le
laboratoire (type de matrice, taille de la prise d’essai);
et
b) le laboratoire procède à des estimations sur deux prises d’essai ou plus dans des conditions de
mesure différentes, comme indiqué en 5.2.2.2.6.
Cependant, si les estimations de reproductibilité intralaboratoire réalisées à partir des échantillons
d’EILA divergent trop des estimations internes sur de véritables échantillons d’un type analogue,
les différences doivent être reconnues et enregistrées, car elles peuvent révéler des différences de la
matrice et de l’inoculum microbien utilisés dans les échantillons de l’EILA.
5.2.2.2.4 Préparation de l’échantillon pour laboratoire
Afin de réduire le plus possible les contributions de l’incertitude de matrice, il convient que l’homogénéité
de l’échantillon pour laboratoire ou pour essai, au cas où la taille de l’échantillon pour laboratoire ne
permettrait pas de l’homogénéiser, soit assurée du mieux possible. Il convient de mélanger correctement
les échantillons pour laboratoire suivants avant de prélever les prises d’essai:
— des liquides non visqueux et des poudres (lait de vache, lait de coco ou lait en poudre par exemple);
— des solides émincés/hachés finement ou des suspensions/émulsions (viande hachée, viande séparée
mécaniquement, chair à saucisse, viande broyée, crème fouettée, crème glacée ou crème de soja par
exemple).
Avant de prélever des prises d’essai, il convient de mélanger les autres types d’échantillons pour
laboratoire ou pour essai en appliquant un mode opératoire d’homogénéisation approprié. Pour
connaître les possibilités adaptées à chaque type de matériau d’échantillon, se reporter à l’ISO 6887
(toutes les parties).
5.2.2.2.5 Prises d’essai
Prélever au moins deux prises d’essai sur chaque échantillon pour laboratoire (ou pour essai) afin de
permettre des mesures répétées.
5.2.2.2.6 Suspension mère, contamination artificielle (si nécessaire) et conditions d’analyse
Si une contamination artificielle est requise, la réaliser dans la suspension mère. Des modes opératoires
détaillés pour la contamination artificielle d’aliments sont décrits dans l’ISO 16140-3.
Réaliser les analyses sur chaque prise d’essai comme s’il s’agissait d’essais de routine (par exemple, en
préparant une série de dilutions décimales, en ensemençant une ou deux boîtes par dilution).
Il convient que les conditions de mesure A et B pour les deux prises d’essai (voir Figure 2 ou Annexe A en
cas d’examen de plus de deux prises d’essai) soient aussi différentes que possible. Celles-ci comportent
idéalement autant de variations dans toutes les sources d’incertitude technique pertinentes (voir 5.1)
que celles susceptibles d’être rencontrées d’un jour à l’autre au sein du laboratoire. Parmi ces variations
figurent en général différents lots de milieux de culture, de réactifs et de membranes filtrantes,
différents mélangeurs avec un agitateur de type vortex ou autres types de mélangeur, différents pH-
mètres, différents incubateurs, différents moments d’analyse, etc. Il convient, si possible, de confier
l’analyse des deux prises d’essai à au moins deux différents techniciens. La contamination d’échantillons
alimentaires étant rarement stable en microbiologie de la chaîne alimentaire, il convient d’effectuer les
répétitions des mesures sur un court laps
...