Standarta novirzes indeksa kalkulators precizitātes novērtēšanai

Standarta novirzes indeksa (SDI) kalkulators

Ievads

Standarta novirzes indekss (SDI) ir statistisks rīks, ko izmanto, lai novērtētu testa rezultāta precizitāti un precizitāti attiecībā pret kontroles vai kolēģu grupas vidējo vērtību. Tas kvantificē standarta noviržu skaitu, par kuru testa rezultāts atšķiras no kontroles vidējās vērtības, sniedzot vērtīgu ieskatu analītisko metožu darbībā laboratoriju apstākļos un citās testēšanas vidēs.

Formula

SDI tiek aprēķināts, izmantojot sekojošo formulu:

\text{SDI} = \frac{\text{Testa rezultāts} - \text{Kontroles vidējā vērtība}}{\text{Standarta novirze}}

Kur:

Testa rezultāts: Vērtība, kas iegūta no novērtētā testa.
Kontroles vidējā vērtība: Vidējā vērtība, kas iegūta no kontroles paraugiem vai kolēģu grupas datiem.
Standarta novirze: Mērs, kas norāda uz izkliedi vai mainīgumu kontroles datos.

Malu gadījumi

Nulles standarta novirze: Ja standarta novirze ir nulle, SDI ir nenoteikts, jo dalīšana ar nulli nav iespējama. Tas var norādīt uz to, ka kontroles datos nav mainīguma vai ir kļūda datu vākšanā.
Negatīva standarta novirze: Standarta novirze nevar būt negatīva. Negatīva vērtība norāda uz kļūdu aprēķināšanā.

Aprēķins

Lai aprēķinātu SDI:

Iegūstiet testa rezultātu: Mēriet vai iegūstiet rezultātu no testa parauga.
Nosakiet kontroles vidējo vērtību: Aprēķiniet vidējo vērtību no kontroles paraugiem vai iegūstiet to no kolēģu grupas datiem.
Aprēķiniet standarta novirzi: Aprēķiniet standarta novirzi kontroles datu kopai.
Pielietojiet SDI formulu: Aizvietojiet vērtības SDI formulā.

Piemēra aprēķins

Pieņemsim:

Testa rezultāts = 102
Kontroles vidējā vērtība = 100
Standarta novirze = 2

Aprēķins:

\text{SDI} = \frac{102 - 100}{2} = \frac{2}{2} = 1.0

SDI 1.0 norāda, ka testa rezultāts ir viena standarta novirze virs kontroles vidējās vērtības.

Rezultātu interpretācija

SDI no -1 līdz +1: Pieņemama darbība.

Testa rezultāti ir viena standarta novirze no kontroles vidējās vērtības, kas norāda uz labu saskaņošanu ar gaidāmajām vērtībām. Parasti nav nepieciešama rīcība.
SDI no -2 līdz -1 vai no +1 līdz +2: Brīdinājuma diapazons.

Rezultāti ir pieņemami, bet tos vajadzētu uzraudzīt. Šis diapazons norāda uz potenciālu novirzi no normas, kas var prasīt uzmanību. Izpētiet iespējamos cēloņus un apsveriet atkārtotu testēšanu.
SDI mazāk par -2 vai lielāks par +2: Nepieņemama darbība.

Nepieciešama izpēte, lai identificētu un labotu problēmas. Rezultāti šajā diapazonā norāda uz būtisku novirzi no gaidāmajām vērtībām un var liecināt par sistēmiskām problēmām testēšanas procesā vai instrumentācijā. Ieteicams nekavējoties veikt korektīvas darbības.

Lietošanas gadījumi

Laboratorijas medicīna

Klīniskajās laboratorijās SDI ir būtisks:

Kvalitātes kontrole: Testu un instrumentu precizitātes uzraudzība, lai nodrošinātu uzticamus pacientu rezultātus.
Proficienču testēšana: Rezultātu salīdzināšana ar kolēģu laboratorijām, lai nodrošinātu konsekventu darbību dažādās vietās.
Metodes validācija: Jaunu testēšanas metožu novērtēšana pret noteiktajiem standartiem, lai apstiprinātu to precizitāti.

Rūpnieciskā kvalitātes kontrole

Nozare izmanto SDI, lai:

Novērtētu procesa stabilitāti: Atklātu izmaiņas vai tendences ražošanas procesos, kas var ietekmēt produkta kvalitāti.
Produkta testēšana: Nodrošinātu, ka produkti atbilst kvalitātes specifikācijām, salīdzinot tos ar kontroles standartiem, minimizējot defektus.

Pētniecība un attīstība

Pētnieki pielieto SDI, lai:

Datu analīze: Identificētu būtiskas novirzes eksperimentālos rezultātos, kas var ietekmēt secinājumus.
Statistiskā procesa kontrole: Uzturētu datu vākšanas un analīzes integritāti, uzlabojot pētniecības rezultātu uzticamību.

Alternatīvas

Z-scores: Mēra, cik daudz standarta noviržu elements atrodas no vidējās vērtības populācijā.
Variācijas koeficients (CV%): Attēlo standarta novirzes attiecību pret vidējo, izteiktu procentos; noderīga, salīdzinot dažādu datu kopu mainīguma pakāpi.
Procentuālā atšķirība: Vienkāršs aprēķins, kas norāda procentuālo atšķirību starp testa rezultātu un kontroles vidējo vērtību.

Vēsture

Standarta novirzes indeksa koncepts attīstījās no nepieciešamības pēc standartizētām metodēm laboratoriju veiktspējas novērtēšanai. Ar proficienču testēšanas programmu rašanos 20. gadsimta vidū laboratorijām bija nepieciešami kvantitatīvi pasākumi, lai salīdzinātu rezultātus. SDI kļuva par pamata rīku, sniedzot vienkāršu veidu, kā novērtēt precizitāti attiecībā pret kolēģu grupas datiem.

Izcilas statistikas figūras, piemēram, Ronalds Fišers un Valters Šeharts, veicināja statistiskās kvalitātes kontroles metožu izstrādi, kas veido pamatu tādu indeksu kā SDI izmantošanai. Viņu darbs ielika pamatus mūsdienu kvalitātes nodrošināšanas praksēm dažādās nozarēs.

Ierobežojumi

Normālas sadalījuma pieņēmums: SDI aprēķini pieņem, ka kontroles dati seko normālam sadalījumam. Ja dati ir izkropļoti, SDI var neprecīzi atspoguļot veiktspēju.
Ekstremālo vērtību ietekme: Ekstremālas vērtības kontroles datos var izkropļot vidējo un standarta novirzi, ietekmējot SDI aprēķinu.
Paraugu lieluma atkarība: Mazas kontroles grupas var nesniegt uzticamus standarta novirzes novērtējumus, kas noved pie mazāk precīziem SDI vērtējumiem.

Piemēri

Excel

1' Aprēķināt SDI Excel
2' Pieņemot, ka Testa rezultāts ir šūnā A2, Kontroles vidējā vērtība šūnā B2, Standarta novirze šūnā C2
3= (A2 - B2) / C2
4

Python

1def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
2    return (test_result - control_mean) / standard_deviation
3
4## Piemēra izmantošana
5test_result = 102
6control_mean = 100
7standard_deviation = 2
8
9sdi = calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
10print(f"SDI: {sdi}")
11

R

1calculate_sdi <- function(test_result, control_mean, standard_deviation) {
2  (test_result - control_mean) / standard_deviation
3}
4
5## Piemēra izmantošana
6test_result <- 102
7control_mean <- 100
8standard_deviation <- 2
9
10sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
11cat("SDI:", sdi, "\n")
12

MATLAB

1% Aprēķināt SDI MATLAB
2test_result = 102;
3control_mean = 100;
4standard_deviation = 2;
5
6sdi = (test_result - control_mean) / standard_deviation;
7disp(['SDI: ', num2str(sdi)]);
8

JavaScript

1function calculateSDI(testResult, controlMean, standardDeviation) {
2  return (testResult - controlMean) / standardDeviation;
3}
4
5// Piemēra izmantošana
6const testResult = 102;
7const controlMean = 100;
8const standardDeviation = 2;
9
10const sdi = calculateSDI(testResult, controlMean, standardDeviation);
11console.log(`SDI: ${sdi}`);
12

Java

1public 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}
11

C/C++

1#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}
13

C#

1using 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}
15

PHP

1<?php
2$testResult = 102;
3$controlMean = 100;
4$standardDeviation = 2;
5
6$sdi = ($testResult - $controlMean) / $standardDeviation;
7echo "SDI: " . $sdi;
8?>
9

Ruby

1test_result = 102
2control_mean = 100
3standard_deviation = 2
4
5sdi = (test_result - control_mean) / standard_deviation
6puts "SDI: #{sdi}"
7

Go

1package 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}
13

Swift

1let testResult = 102.0
2let controlMean = 100.0
3let standardDeviation = 2.0
4
5let sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation
6print("SDI: \(sdi)")
7

Diagrammas

SVG diagramma, kas ilustrē SDI un tā interpretācijas diapazonus.

Atsauces

Klīniskās un laboratorijas standartu institūts (CLSI) - Proficienču testēšanas izmantošana klīniskajā laboratorijā
Vestgards, J.O. - Pamati QC praksē
Vikipēdija - Standarta vērtība
Montgomery, D.C. - Ievads statistiskajā kvalitātes kontrolē

Whiz Tools