Berechnen Sie den Standardabweichungsindex (SDI), um die Genauigkeit von Testergebnissen im Verhältnis zu einem Kontrollmittelwert zu bewerten. Essentiell für statistische Analysen und die Qualitätssicherung im Labor.
Berechnen Sie den Standardabweichungsindex (SDI), um die Genauigkeit Ihrer Testergebnisse zu bewerten.
Der Standardabweichungsindex (SDI) ist ein statistisches Werkzeug, das verwendet wird, um die Genauigkeit und Präzision eines Testergebnisses im Verhältnis zu einem Kontroll- oder Peer-Gruppenmittelwert zu bewerten. Er quantifiziert die Anzahl der Standardabweichungen, die ein Testergebnis vom Kontrollmittelwert entfernt ist, und bietet wertvolle Einblicke in die Leistung analytischer Methoden in Laborumgebungen und anderen Testumgebungen.
Der SDI wird mit folgender Formel berechnet:
Wo:
Um den SDI zu berechnen:
Angenommen:
Berechnung:
Ein SDI von 1.0 zeigt an, dass das Testergebnis eine Standardabweichung über dem Kontrollmittelwert liegt.
SDI zwischen -1 und +1: Akzeptable Leistung.
Testergebnisse liegen innerhalb einer Standardabweichung des Kontrollmittelwerts, was auf eine gute Übereinstimmung mit den erwarteten Werten hinweist. In der Regel sind keine Maßnahmen erforderlich.
SDI zwischen -2 und -1 oder zwischen +1 und +2: Warnbereich.
Ergebnisse sind akzeptabel, sollten jedoch überwacht werden. Dieser Bereich deutet auf eine mögliche Abweichung von der Norm hin, die Aufmerksamkeit erfordern könnte. Mögliche Ursachen untersuchen und eine erneute Prüfung in Betracht ziehen.
SDI kleiner als -2 oder größer als +2: Unakzeptable Leistung.
Eine Untersuchung ist erforderlich, um Probleme zu identifizieren und zu beheben. Ergebnisse in diesem Bereich weisen auf eine signifikante Abweichung von den erwarteten Werten hin und können systemische Probleme im Testprozess oder in der Instrumentierung anzeigen. Sofortige Korrekturmaßnahmen werden empfohlen.
In klinischen Laboren ist der SDI entscheidend für:
In der Industrie wird der SDI verwendet, um:
Forscher wenden den SDI an, um:
Das Konzept des Standardabweichungsindex entwickelte sich aus dem Bedarf an standardisierten Methoden zur Bewertung der Laborleistung. Mit dem Aufkommen von Eignungstestprogrammen in der Mitte des 20. Jahrhunderts benötigten Labore quantitative Maßnahmen, um Ergebnisse zu vergleichen. Der SDI wurde zu einem grundlegenden Werkzeug, das eine unkomplizierte Möglichkeit bietet, die Genauigkeit im Verhältnis zu Peer-Gruppendaten zu bewerten.
Prominente Persönlichkeiten in der Statistik, wie Ronald Fisher und Walter Shewhart, trugen zur Entwicklung statistischer Qualitätskontrollmethoden bei, die der Verwendung von Indizes wie dem SDI zugrunde liegen. Ihre Arbeiten legten die Grundlage für moderne Qualitätsmanagementpraktiken in verschiedenen Branchen.
1' Berechnung des SDI in Excel
2' Angenommen, Testergebnis in Zelle A2, Kontrollmittelwert in B2, Standardabweichung in C2
3= (A2 - B2) / C2
41def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
2 return (test_result - control_mean) / standard_deviation
3
4## Beispielverwendung
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## Beispielverwendung
6test_result <- 102
7control_mean <- 100
8standard_deviation <- 2
9
10sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
11cat("SDI:", sdi, "\n")
121% Berechnung des SDI in MATLAB
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// Beispielverwendung
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)")
7Ein SVG-Diagramm, das den SDI und seine Interpretationsbereiche veranschaulicht.