Calcula el Índice de Desviación Estándar (SDI) para evaluar la precisión de los resultados de las pruebas en relación con una media de control. Esencial para el análisis estadístico y el control de calidad en laboratorios.
Calcula el Índice de Desviación Estándar (SDI) para evaluar la precisión de tus resultados de prueba.
El Índice de Desviación Estándar (SDI) es una herramienta estadística utilizada para evaluar la precisión y exactitud de un resultado de prueba en relación con la media de un grupo de control o grupo de pares. Cuantifica el número de desviaciones estándar que un resultado de prueba se encuentra por encima o por debajo de la media de control, proporcionando información valiosa sobre el rendimiento de los métodos analíticos en entornos de laboratorio y otras configuraciones de prueba.
El SDI se calcula utilizando la siguiente fórmula:
Donde:
Para calcular el SDI:
Supongamos:
Cálculo:
Un SDI de 1.0 indica que el resultado de la prueba está una desviación estándar por encima de la media de control.
SDI entre -1 y +1: Rendimiento aceptable.
Los resultados de las pruebas están dentro de una desviación estándar de la media de control, lo que indica una buena alineación con los valores esperados. No se requiere ninguna acción normalmente.
SDI entre -2 y -1 o entre +1 y +2: Rango de advertencia.
Los resultados son aceptables pero deben ser monitoreados. Este rango sugiere una posible desviación de la norma que puede requerir atención. Investigar posibles causas y considerar la repetición de la prueba.
SDI menor que -2 o mayor que +2: Rendimiento inaceptable.
Se requiere una investigación para identificar y corregir problemas. Los resultados en este rango indican una desviación significativa de los valores esperados y pueden significar problemas sistémicos en el proceso de prueba o en la instrumentación. Se recomiendan acciones correctivas inmediatas.
En laboratorios clínicos, el SDI es crucial para:
Las industrias utilizan el SDI para:
Los investigadores aplican el SDI para:
El concepto del Índice de Desviación Estándar evolucionó a partir de la necesidad de métodos estandarizados para evaluar el rendimiento de los laboratorios. Con la llegada de programas de pruebas de competencia a mediados del siglo XX, los laboratorios requerían medidas cuantitativas para comparar resultados. El SDI se convirtió en una herramienta fundamental, proporcionando una forma sencilla de evaluar la precisión en relación con los datos de grupo de pares.
Figuras prominentes en estadística, como Ronald Fisher y Walter Shewhart, contribuyeron al desarrollo de métodos de control de calidad estadística que sustentan el uso de índices como el SDI. Su trabajo sentó las bases para las prácticas modernas de aseguramiento de calidad en diversas industrias.
1' Calcular SDI en Excel
2' Suponga que el Resultado de la Prueba está en la celda A2, la Media de Control en B2, la Desviación Estándar en C2
3= (A2 - B2) / C2
41def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
2 return (test_result - control_mean) / standard_deviation
3
4## Ejemplo de uso
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## Ejemplo de uso
6test_result <- 102
7control_mean <- 100
8standard_deviation <- 2
9
10sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
11cat("SDI:", sdi, "\n")
121% Calcular SDI en 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// Ejemplo de uso
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)")
7Un diagrama SVG que ilustra el SDI y sus rangos de interpretación.