Kihesabu cha Mchanganyiko wa Kawaida

Hesabu Mchanganyiko wa Kawaida (SDI) ili kutathmini usahihi wa matokeo yako ya mtihani.

Kihesabu cha Kiwango cha Kawaida (SDI)

Utangulizi

Kihesabu cha Kiwango cha Kawaida (SDI) ni chombo cha takwimu kinachotumika kutathmini usahihi na usahihi wa matokeo ya mtihani kulinganisha na wastani wa kundi la udhibiti au kundi la rika. Kinakadiria idadi ya viwango vya kawaida ambavyo matokeo ya mtihani yapo mbali na wastani wa udhibiti, na kutoa mwanga muhimu kuhusu utendaji wa mbinu za uchambuzi katika mazingira ya maabara na mazingira mengine ya upimaji.

Fomula

SDI inakadiria kwa kutumia fomula ifuatayo:

\text{SDI} = \frac{\text{Matokeo ya Mtihani} - \text{Wastani wa Udhibiti}}{\text{Kiwango cha Kawaida}}

Ambapo:

Matokeo ya Mtihani: Thamani iliyopatikana kutoka kwa mtihani unaotathminiwa.
Wastani wa Udhibiti: Thamani ya wastani inayopatikana kutoka kwa sampuli za udhibiti au data ya kundi la rika.
Kiwango cha Kawaida: Kipimo cha kutawanyika au tofauti katika data ya udhibiti.

Mipaka ya Kando

Kiwango cha Kawaida Sifuri: Ikiwa kiwango cha kawaida ni sifuri, SDI haipo kwani kugawanya kwa sifuri si jambo linalowezekana. Hii inaweza kuashiria hakuna tofauti katika data ya udhibiti au kosa katika ukusanyaji wa data.
Kiwango cha Kawaida Chini: Kiwango cha kawaida hakiwezi kuwa hasi. Thamani hasi inaashiria kosa katika hesabu.

Hesabu

Ili kuhesabu SDI:

Pata Matokeo ya Mtihani: Pima au pata matokeo kutoka kwa sampuli ya mtihani.
Baini Wastani wa Udhibiti: Hesabu wastani kutoka kwa sampuli za udhibiti au upate kutoka kwa data ya kundi la rika.
Hesabu Kiwango cha Kawaida: Hesabu kiwango cha kawaida cha seti ya data ya udhibiti.
Tumia Fomula ya SDI: Badilisha thamani katika fomula ya SDI.

Mfano wa Hesabu

Kiwango:

Matokeo ya Mtihani = 102
Wastani wa Udhibiti = 100
Kiwango cha Kawaida = 2

Hesabu:

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

SDI ya 1.0 inaashiria kwamba matokeo ya mtihani yako kiwango kimoja cha kawaida juu ya wastani wa udhibiti.

Tafsiri ya Matokeo

SDI kati ya -1 na +1: Utendaji wa Kukubalika.

Matokeo ya mtihani yako ndani ya kiwango kimoja cha kawaida cha wastani wa udhibiti, kuashiria ulinganifu mzuri na thamani zinazotarajiwa. Hakuna hatua inayohitajika kawaida.
SDI kati ya -2 na -1 au kati ya +1 na +2: Kiwango cha Onyo.

Matokeo ni ya kukubalika lakini yanapaswa kufuatiliwa. Kiwango hiki kinapendekeza tofauti inayoweza kutokea kutoka kwa kawaida ambayo inaweza kuhitaji umakini. Chunguza sababu zinazoweza na fikiria upimaji tena.
SDI chini ya -2 au zaidi ya +2: Utendaji Usio Kubalika.

Uchunguzi unahitajika kubaini na kurekebisha matatizo. Matokeo katika kiwango hiki yanaonyesha tofauti kubwa kutoka kwa thamani zinazotarajiwa na yanaweza kuashiria matatizo ya mfumo katika mchakato wa upimaji au vifaa. Hatua za haraka za kurekebisha zinapendekezwa.

Matumizi

Tiba ya Maabara

Katika maabara za kliniki, SDI ni muhimu kwa:

Udhibiti wa Ubora: Kufuatilia usahihi wa majaribio na vifaa ili kuhakikisha matokeo ya mgonjwa yanakuwa ya kuaminika.
Upimaji wa Ufanisi: Kulinganisha matokeo na maabara za rika ili kuhakikisha utendaji thabiti katika maeneo tofauti.
Uthibitishaji wa Mbinu: Kutathmini mbinu mpya za upimaji dhidi ya viwango vilivyowekwa ili kuthibitisha usahihi wao.

Udhibiti wa Ubora wa Viwanda

Viwanda vinatumia SDI ili:

Kuthibitisha Utulivu wa Mchakato: Kugundua mabadiliko au mwelekeo katika mchakato wa utengenezaji ambao unaweza kuathiri ubora wa bidhaa.
Upimaji wa Bidhaa: Kuhakikisha bidhaa zinakidhi vigezo vya ubora kwa kulinganisha na viwango vya udhibiti, kupunguza kasoro.

Utafiti na Maendeleo

Wanasayansi hutumia SDI ili:

Analizi ya Data: Kutambua tofauti muhimu katika matokeo ya majaribio ambayo yanaweza kuathiri hitimisho.
Udhibiti wa Mchakato wa Takwimu: Kudumisha uaminifu katika ukusanyaji wa data na uchambuzi, kuboresha uaminifu wa matokeo ya utafiti.

Mbadala

Z-Score: Kipimo kinachopima ni viwango vingapi vya kawaida kipengele kimoja kiko mbali na wastani katika idadi.
Kiwango cha Tofauti (CV%): Kinawakilisha uwiano wa kiwango cha kawaida kwa wastani, kilichoonyeshwa kama asilimia; muhimu kwa kulinganisha kiwango cha tofauti kati ya seti tofauti za data.
Tofauti ya Asilimia: Hesabu rahisi inayoonyesha tofauti ya asilimia kati ya matokeo ya mtihani na wastani wa udhibiti.

Historia

Dhana ya Kihesabu cha Kiwango cha Kawaida ilitokana na hitaji la mbinu zilizowekwa za kutathmini utendaji wa maabara. Kwa kuanzishwa kwa programu za upimaji wa ufanisi katikati ya karne ya 20, maabara zilihitaji vipimo vya kiasi ili kulinganisha matokeo. SDI ikawa chombo cha msingi, ikitoa njia rahisi ya kutathmini usahihi kulinganisha na data ya kundi la rika.

Watu mashuhuri katika takwimu, kama Ronald Fisher na Walter Shewhart, walichangia katika maendeleo ya mbinu za udhibiti wa ubora wa takwimu ambazo zinaunda msingi wa matumizi ya viashiria kama SDI. Kazi zao zililenga msingi wa mbinu za uhakikisho wa ubora wa kisasa katika sekta mbalimbali.

Mipaka

Kiwango cha Kawaida cha Usambazaji wa Kawaida: Hesabu za SDI zinadhani kwamba data ya udhibiti inafuata usambazaji wa kawaida. Ikiwa data imepotoshwa, SDI inaweza kutokuweka vizuri utendaji.
Athari za Thamani za Nje: Thamani za kipekee katika data ya udhibiti zinaweza kupotosha wastani na kiwango cha kawaida, kuathiri hesabu ya SDI.
Kuhusiana na Ukubwa wa Sampuli: Vikundi vidogo vya udhibiti vinaweza kutopatia makadirio ya kiwango cha kawaida, na kusababisha thamani za SDI zisizo sahihi.

Mifano

Excel

' Hesabu SDI katika Excel
' Kadiria Matokeo ya Mtihani katika seli A2, Wastani wa Udhibiti katika B2, Kiwango cha Kawaida katika C2
= (A2 - B2) / C2

Python

def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
    return (test_result - control_mean) / standard_deviation

## Mfano wa matumizi
test_result = 102
control_mean = 100
standard_deviation = 2

sdi = calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
print(f"SDI: {sdi}")

R

calculate_sdi <- function(test_result, control_mean, standard_deviation) {
  (test_result - control_mean) / standard_deviation
}

## Mfano wa matumizi
test_result <- 102
control_mean <- 100
standard_deviation <- 2

sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
cat("SDI:", sdi, "\n")

MATLAB

% Hesabu SDI katika MATLAB
test_result = 102;
control_mean = 100;
standard_deviation = 2;

sdi = (test_result - control_mean) / standard_deviation;
disp(['SDI: ', num2str(sdi)]);

JavaScript

function calculateSDI(testResult, controlMean, standardDeviation) {
  return (testResult - controlMean) / standardDeviation;
}

// Mfano wa matumizi
const testResult = 102;
const controlMean = 100;
const standardDeviation = 2;

const sdi = calculateSDI(testResult, controlMean, standardDeviation);
console.log(`SDI: ${sdi}`);

Java

public class SDICalculator {
    public static void main(String[] args) {
        double testResult = 102;
        double controlMean = 100;
        double standardDeviation = 2;

        double sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation;
        System.out.println("SDI: " + sdi);
    }
}

C/C++

#include <iostream>

int main() {
    double testResult = 102;
    double controlMean = 100;
    double standardDeviation = 2;

    double sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation;
    std::cout << "SDI: " << sdi << std::endl;

    return 0;
}

C#

using System;

class Program
{
    static void Main()
    {
        double testResult = 102;
        double controlMean = 100;
        double standardDeviation = 2;

        double sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation;
        Console.WriteLine("SDI: " + sdi);
    }
}

PHP

<?php
$testResult = 102;
$controlMean = 100;
$standardDeviation = 2;

$sdi = ($testResult - $controlMean) / $standardDeviation;
echo "SDI: " . $sdi;
?>

Ruby

test_result = 102
control_mean = 100
standard_deviation = 2

sdi = (test_result - control_mean) / standard_deviation
puts "SDI: #{sdi}"

Go

package main

import "fmt"

func main() {
    testResult := 102.0
    controlMean := 100.0
    standardDeviation := 2.0

    sdi := (testResult - controlMean) / standardDeviation
    fmt.Printf("SDI: %.2f\n", sdi)
}

Swift

let testResult = 102.0
let controlMean = 100.0
let standardDeviation = 2.0

let sdi = (testResult - controlMean) / standardDeviation
print("SDI: \(sdi)")

Mchoro

Mchoro wa SVG unaoonyesha SDI na maeneo yake ya tafsiri.

Marejeo

Chuo cha Kitaalamu na Viwango vya Maabara (CLSI) - Kutumia Upimaji wa Ufanisi Kuboresha Maabara ya Kliniki
Westgard, J.O. - Msingi wa Mbinu za QC
Wikipedia - Alama ya Kiwango
Montgomery, D.C. - Utangulizi wa Udhibiti wa Ubora wa Takwimu