Vypočítajte index štandardnej odchýlky (SDI) na posúdenie presnosti výsledkov testov v porovnaní s kontrolným priemerom. Nevyhnutné pre štatistickú analýzu a kontrolu kvality laboratória.
Vypočítajte index štandardnej odchýlky (SDI) na posúdenie presnosti vašich výsledkov testu.
Index štandardnej odchýlky (SDI) je štatistický nástroj používaný na posúdenie presnosti a precíznosti výsledku testu v porovnaní s priemerom kontrolnej alebo peer skupiny. Kvantifikuje počet štandardných odchýlok, o ktoré sa výsledok testu líši od kontrolného priemeru, a poskytuje cenné informácie o výkonnosti analytických metód v laboratórnych prostrediach a iných testovacích prostrediach.
SDI sa vypočíta pomocou nasledujúcej vzorce:
Kde:
Na výpočet SDI:
Predpokladajme:
Výpočet:
SDI 1.0 naznačuje, že výsledok testu je o jednu štandardnú odchýlku nad kontrolným priemerom.
SDI medzi -1 a +1: Akceptovateľný výkon.
Výsledky testu sú v rámci jednej štandardnej odchýlky od kontrolného priemeru, čo naznačuje dobré zladenie s očakávanými hodnotami. Zvyčajne nie je potrebná žiadna akcia.
SDI medzi -2 a -1 alebo medzi +1 a +2: Varovný rozsah.
Výsledky sú akceptovateľné, ale mali by sa monitorovať. Tento rozsah naznačuje potenciálnu odchýlku od normy, ktorá môže vyžadovať pozornosť. Preskúmajte možné príčiny a zvážte opätovné testovanie.
SDI menej ako -2 alebo viac ako +2: Neakceptovateľný výkon.
Je potrebné vyšetrenie na identifikáciu a opravu problémov. Výsledky v tomto rozsahu naznačujú významnú odchýlku od očakávaných hodnôt a môžu naznačovať systémové problémy v testovacom procese alebo prístrojoch. Odporúčajú sa okamžité nápravné opatrenia.
V klinických laboratóriách je SDI kľúčový pre:
Priemysel používa SDI na:
Vedci používajú SDI na:
Koncept indexu štandardnej odchýlky sa vyvinul z potreby štandardizovaných metód na posúdenie výkonnosti laboratória. S príchodom programov testovania zručností v polovici 20. storočia laboratóriá potrebovali kvantitatívne opatrenia na porovnávanie výsledkov. SDI sa stal základným nástrojom, ktorý poskytuje jednoduchý spôsob hodnotenia presnosti v porovnaní s údajmi peer skupiny.
Významné osobnosti v štatistike, ako Ronald Fisher a Walter Shewhart, prispeli k rozvoju metód štatistickej kontroly kvality, ktoré tvoria základ pre používanie indexov ako SDI. Ich práca položila základy moderným praktikám zabezpečenia kvality v rôznych odvetviach.
1' Vypočítajte SDI v Exceli
2' Predpokladajte, že výsledok testu je v bunke A2, kontrolný priemer v B2, štandardná odchýlka v C2
3= (A2 - B2) / C2
41def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
2 return (test_result - control_mean) / standard_deviation
3
4## Príklad použitia
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## Príklad použitia
6test_result <- 102
7control_mean <- 100
8standard_deviation <- 2
9
10sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
11cat("SDI:", sdi, "\n")
121% Vypočítajte SDI v MATLABe
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// Príklad použitia
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)")
7SVG diagram ilustrujúci SDI a jeho interpretačné rozsahy.