নিয়ন্ত্রণ গড়ের তুলনায় পরীক্ষার ফলাফলের সঠিকতা মূল্যায়ন করতে মানক বিচ্যুতি সূচক (SDI) গণনা করুন। পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ এবং ল্যাবরেটরি গুণমান নিয়ন্ত্রণের জন্য অপরিহার্য।
আপনার পরীক্ষার ফলাফলের সঠিকতা মূল্যায়ন করতে মান বিচ্যুতি সূচক (SDI) গণনা করুন।
স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ইনডেক্স (SDI) একটি পরিসংখ্যানিক সরঞ্জাম যা একটি পরীক্ষার ফলাফলকে একটি নিয়ন্ত্রণ বা সহকর্মী গোষ্ঠীর গড়ের সাথে তুলনা করে এর সঠিকতা এবং সঠিকতা মূল্যায়ন করতে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি পরীক্ষার ফলাফল নিয়ন্ত্রণ গড় থেকে কতগুলি স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন দূরে তা পরিমাণ করে, যা পরীক্ষাগারে এবং অন্যান্য পরীক্ষার পরিবেশে বিশ্লেষণাত্মক পদ্ধতিগুলির কার্যকারিতা সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
SDI নিম্নলিখিত সূত্র ব্যবহার করে গণনা করা হয়:
যেখানে:
SDI গণনা করতে:
ধরি:
গণনা:
একটি SDI 1.0 নির্দেশ করে যে পরীক্ষার ফলাফল নিয়ন্ত্রণ গড়ের এক স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন উপরে।
SDI -1 এবং +1 এর মধ্যে: গ্রহণযোগ্য কর্মক্ষমতা।
পরীক্ষার ফলাফল নিয়ন্ত্রণ গড়ের এক স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন এর মধ্যে রয়েছে, যা প্রত্যাশিত মানগুলির সাথে ভাল সঙ্গতি নির্দেশ করে। সাধারণত কোন পদক্ষেপের প্রয়োজন হয় না।
SDI -2 এবং -1 এর মধ্যে অথবা +1 এবং +2 এর মধ্যে: সতর্কতা পরিসীমা।
ফলাফল গ্রহণযোগ্য কিন্তু নজর রাখা উচিত। এই পরিসীমা সম্ভাব্য বিচ্যুতি নির্দেশ করে যা মনোযোগ প্রয়োজন। সম্ভাব্য কারণগুলি তদন্ত করুন এবং পুনরায় পরীক্ষার কথা বিবেচনা করুন।
SDI -2 এর কম বা +2 এর বেশি: গ্রহণযোগ্য কর্মক্ষমতা নয়।
সমস্যা চিহ্নিত করতে এবং সংশোধন করতে তদন্ত প্রয়োজন। এই পরিসীমায় ফলাফলগুলি প্রত্যাশিত মানগুলির সাথে গুরুত্বপূর্ণ বিচ্যুতি নির্দেশ করে এবং পরীক্ষার প্রক্রিয়া বা যন্ত্রপাতিতে সিস্টেমিক সমস্যার চিহ্নিত করতে পারে। তাত্ক্ষণিক সংশোধনমূলক পদক্ষেপের সুপারিশ করা হয়।
ক্লিনিকাল ল্যাবরেটরিতে, SDI গুরুত্বপূর্ণ জন্য:
শিল্পগুলি SDI ব্যবহার করে:
গবেষকরা SDI প্রয়োগ করেন:
স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন ইনডেক্সের ধারণাটি ল্যাবরেটরি কর্মক্ষমতা মূল্যায়নের জন্য মানক পদ্ধতির প্রয়োজন থেকে বিকশিত হয়েছে। 20 শতকের মাঝামাঝি সময়ে প্রফিশিয়েন্সি পরীক্ষার প্রোগ্রামগুলির আবির্ভাবের সাথে, ল্যাবরেটরিগুলি ফলাফল তুলনা করার জন্য পরিমাণগত পরিমাপের প্রয়োজনীয়তা অনুভব করেছিল। SDI একটি মৌলিক সরঞ্জাম হয়ে ওঠে, সহকর্মী গোষ্ঠীর ডেটার বিরুদ্ধে সঠিকতা মূল্যায়নের একটি সহজ উপায় প্রদান করে।
পরিসংখ্যানের বিশিষ্ট ব্যক্তিত্ব, যেমন রোনাল্ড ফিশার এবং ওয়াল্টার শেহার্ট, পরিসংখ্যানগত গুণমান নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতির উন্নয়নে অবদান রেখেছেন যা SDI-এর মতো সূচকগুলির ব্যবহারের ভিত্তি। তাদের কাজ বিভিন্ন শিল্পে আধুনিক গুণমান নিশ্চিতকরণের অনুশীলনের ভিত্তি স্থাপন করেছে।
1' এক্সেলে SDI গণনা করুন
2' পরীক্ষার ফলাফল A2 সেলে, নিয়ন্ত্রণ গড় B2 তে, স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন C2 তে
3= (A2 - B2) / C2
41def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
2 return (test_result - control_mean) / standard_deviation
3
4## উদাহরণ ব্যবহার
5test_result = 102
6control_mean = 100
7standard_deviation = 2
8
9sdi = calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
10print(f"SDI: {sdi}")
111calculate_sdi <- function(test_result, control_mean, standard_deviation) {
2 (test_result - control_mean) / standard_deviation
3}
4
5## উদাহরণ ব্যবহার
6test_result <- 102
7control_mean <- 100
8standard_deviation <- 2
9
10sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
11cat("SDI:", sdi, "\n")
121% ম্যাটল্যাবে SDI গণনা করুন
2test_result = 102;
3control_mean = 100;
4standard_deviation = 2;
5
6sdi = (test_result - control_mean) / standard_deviation;
7disp(['SDI: ', num2str(sdi)]);
81function calculateSDI(testResult, controlMean, standardDeviation) {
2 return (testResult - controlMean) / standardDeviation;
3}
4
5// উদাহরণ ব্যবহার
6const testResult = 102;
7const controlMean = 100;
8const standardDeviation = 2;
9
10const sdi = calculateSDI(testResult, controlMean, standardDeviation);
11console.log(`SDI: ${sdi}`);
121public class SDICalculator {
2 public static void main(String[] args) {
3 double testResult = 102;
4 double controlMean = 100;
5 double standardDeviation = 2;
6
7 double sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation;
8 System.out.println("SDI: " + sdi);
9 }
10}
111#include <iostream>
2
3int main() {
4 double testResult = 102;
5 double controlMean = 100;
6 double standardDeviation = 2;
7
8 double sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation;
9 std::cout << "SDI: " << sdi << std::endl;
10
11 return 0;
12}
131using System;
2
3class Program
4{
5 static void Main()
6 {
7 double testResult = 102;
8 double controlMean = 100;
9 double standardDeviation = 2;
10
11 double sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation;
12 Console.WriteLine("SDI: " + sdi);
13 }
14}
151<?php
2$testResult = 102;
3$controlMean = 100;
4$standardDeviation = 2;
5
6$sdi = ($testResult - $controlMean) / $standardDeviation;
7echo "SDI: " . $sdi;
8?>
91test_result = 102
2control_mean = 100
3standard_deviation = 2
4
5sdi = (test_result - control_mean) / standard_deviation
6puts "SDI: #{sdi}"
71package main
2
3import "fmt"
4
5func main() {
6 testResult := 102.0
7 controlMean := 100.0
8 standardDeviation := 2.0
9
10 sdi := (testResult - controlMean) / standardDeviation
11 fmt.Printf("SDI: %.2f\n", sdi)
12}
131let testResult = 102.0
2let controlMean = 100.0
3let standardDeviation = 2.0
4
5let sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation
6print("SDI: \(sdi)")
7SDI এবং এর ব্যাখ্যা পরিসীমা চিত্রিত একটি SVG ডায়াগ্রাম।