제어 평균에 대한 테스트 결과의 정확성을 평가하기 위해 표준 편차 지수(SDI)를 계산합니다. 통계 분석 및 실험실 품질 관리를 위한 필수 도구입니다.
시험 결과의 정확성을 평가하기 위해 표준 편차 지수(SDI)를 계산합니다.
**표준 편차 지수 (SDI)**는 테스트 결과의 정확성과 정밀성을 제어 또는 동료 그룹 평균에 상대적으로 평가하는 데 사용되는 통계 도구입니다. 이는 테스트 결과가 제어 평균에서 몇 표준 편차 떨어져 있는지를 정량화하여 실험실 환경 및 기타 테스트 환경에서 분석 방법의 성능에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
SDI는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다:
여기서:
SDI를 계산하려면:
가정해 보십시오:
계산:
SDI가 1.0이라는 것은 테스트 결과가 제어 평균보다 하나의 표준 편차만큼 높다는 것을 나타냅니다.
SDI가 -1과 +1 사이: 허용 가능한 성능.
테스트 결과가 제어 평균의 하나의 표준 편차 이내에 있으며, 예상 값과 잘 일치하고 있음을 나타냅니다. 일반적으로 조치가 필요하지 않습니다.
SDI가 -2와 -1 사이 또는 +1과 +2 사이: 경고 범위.
결과는 허용 가능하지만 모니터링이 필요합니다. 이 범위는 정상에서의 잠재적인 편차를 나타내며 주의가 필요합니다. 가능한 원인을 조사하고 재테스트를 고려하십시오.
SDI가 -2보다 작거나 +2보다 큰 경우: 허용할 수 없는 성능.
문제를 식별하고 수정하기 위한 조사가 필요합니다. 이 범위의 결과는 예상 값에서 상당한 편차를 나타내며, 테스트 프로세스 또는 장비에서 시스템적 문제가 있을 수 있습니다. 즉각적인 교정 조치가 권장됩니다.
임상 실험실에서 SDI는 다음에 중요합니다:
산업에서는 SDI를 사용하여:
연구자들은 SDI를 사용하여:
표준 편차 지수의 개념은 실험실 성능을 평가하기 위한 표준화된 방법의 필요성에서 발전했습니다. 20세기 중반 숙련도 테스트 프로그램의 출현과 함께 실험실은 결과를 비교하기 위한 정량적 측정이 필요했습니다. SDI는 동료 그룹 데이터에 대한 정확성을 평가하는 간단한 방법을 제공하여 기본 도구가 되었습니다.
통계학의 저명한 인물인 로널드 피셔와 월터 쉐와르트는 SDI와 같은 지수의 사용을 뒷받침하는 통계적 품질 관리 방법 개발에 기여했습니다. 그들의 작업은 다양한 산업에서 현대 품질 보증 관행의 기초를 마련했습니다.
1' 엑셀에서 SDI 계산
2' 테스트 결과는 A2 셀, 제어 평균은 B2, 표준 편차는 C2
3= (A2 - B2) / C2
41def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
2 return (test_result - control_mean) / standard_deviation
3
4## 예제 사용
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## 예제 사용
6test_result <- 102
7control_mean <- 100
8standard_deviation <- 2
9
10sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
11cat("SDI:", sdi, "\n")
121% MATLAB에서 SDI 계산
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// 예제 사용
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 및 그 해석 범위를 설명하는 SVG 다이어그램입니다.