معیاری انحراف انڈیکس کیلکولیٹر

اپنے ٹیسٹ کے نتائج کی درستگی کا اندازہ لگانے کے لیے معیاری انحراف انڈیکس (SDI) کا حساب لگائیں۔

معیاری انحراف انڈیکس (SDI) کیلکولیٹر

تعارف

معیاری انحراف انڈیکس (SDI) ایک شماریاتی ٹول ہے جو کسی ٹیسٹ کے نتیجے کی درستگی اور درستگی کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال ہوتا ہے جو کنٹرول یا ہم مرتبہ گروپ کے اوسط کے مقابلے میں ہوتا ہے۔ یہ اس بات کی مقدار کو بیان کرتا ہے کہ ایک ٹیسٹ کا نتیجہ کنٹرول اوسط سے کتنے معیاری انحراف دور ہے، جو لیبارٹری کے سیٹنگز اور دیگر ٹیسٹنگ کے ماحول میں تجزیاتی طریقوں کی کارکردگی کے بارے میں قیمتی بصیرت فراہم کرتا ہے۔

فارمولا

SDI کو درج ذیل فارمولا کا استعمال کرتے ہوئے حساب کیا جاتا ہے:

\text{SDI} = \frac{\text{ٹیسٹ کا نتیجہ} - \text{کنٹرول اوسط}}{\text{معیاری انحراف}}

جہاں:

ٹیسٹ کا نتیجہ: وہ قدر جو ٹیسٹ سے حاصل کی گئی ہے جس کا اندازہ لگایا جا رہا ہے۔
کنٹرول اوسط: کنٹرول نمونوں یا ہم مرتبہ گروپ کے ڈیٹا سے حاصل کردہ اوسط قدر۔
معیاری انحراف: کنٹرول ڈیٹا میں پھیلاؤ یا تغیر کی ایک پیمائش۔

کنارے کے کیس

صفر معیاری انحراف: اگر معیاری انحراف صفر ہے تو SDI غیر معین ہے کیونکہ صفر سے تقسیم ممکن نہیں ہے۔ یہ کنٹرول ڈیٹا میں کوئی تغیر نہ ہونے یا ڈیٹا جمع کرنے میں غلطی کی نشاندہی کر سکتا ہے۔
منفی معیاری انحراف: معیاری انحراف منفی نہیں ہو سکتا۔ منفی قدر حساب میں غلطی کی نشاندہی کرتی ہے۔

حساب

SDI کا حساب کرنے کے لیے:

ٹیسٹ کا نتیجہ حاصل کریں: ٹیسٹ نمونہ سے نتیجہ ناپیں یا حاصل کریں۔
کنٹرول اوسط کا تعین کریں: کنٹرول نمونوں سے اوسط کا حساب لگائیں یا یہ ہم مرتبہ گروپ کے ڈیٹا سے حاصل کریں۔
معیاری انحراف کا حساب لگائیں: کنٹرول ڈیٹا سیٹ کا معیاری انحراف حساب کریں۔
SDI فارمولا کا اطلاق کریں: SDI فارمولا میں قدروں کو متبادل کریں۔

مثال کا حساب

فرض کریں:

ٹیسٹ کا نتیجہ = 102
کنٹرول اوسط = 100
معیاری انحراف = 2

حساب:

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

SDI کا 1.0 ہونا یہ ظاہر کرتا ہے کہ ٹیسٹ کا نتیجہ کنٹرول اوسط سے ایک معیاری انحراف اوپر ہے۔

نتائج کی تشریح

SDI -1 اور +1 کے درمیان: قابل قبول کارکردگی۔

ٹیسٹ کے نتائج کنٹرول اوسط کے ایک معیاری انحراف کے اندر ہیں، جو متوقع قدروں کے ساتھ اچھی ہم آہنگی کی نشاندہی کرتا ہے۔ عام طور پر کوئی کارروائی کی ضرورت نہیں ہوتی۔
SDI -2 اور -1 کے درمیان یا +1 اور +2 کے درمیان: انتباہ کی حد۔

نتائج قابل قبول ہیں لیکن ان کی نگرانی کی جانی چاہیے۔ یہ حد ممکنہ انحراف کی تجویز دیتی ہے جو توجہ کی ضرورت ہو سکتی ہے۔ ممکنہ وجوہات کی تحقیقات کریں اور دوبارہ ٹیسٹ کرنے پر غور کریں۔
SDI -2 سے کم یا +2 سے زیادہ: ناقابل قبول کارکردگی۔

مسائل کی شناخت اور درستگی کے لیے تحقیقات کی ضرورت ہے۔ اس حد میں نتائج متوقع قدروں سے نمایاں انحراف کی نشاندہی کرتے ہیں اور ٹیسٹنگ کے عمل یا آلات میں نظامی مسائل کی نشاندہی کر سکتے ہیں۔ فوری اصلاحی کارروائیاں تجویز کی جاتی ہیں۔

استعمال کے کیسز

لیبارٹری میڈیسن

کلینیکل لیبارٹریوں میں SDI اہم ہے:

معیار کنٹرول: ٹیسٹوں اور آلات کی درستگی کی نگرانی کرنا تاکہ مریض کے نتائج قابل اعتماد ہوں۔
مہارت کی جانچ: مختلف سائٹس میں مستقل کارکردگی کو یقینی بنانے کے لیے ہم مرتبہ لیبارٹریوں کے ساتھ نتائج کا موازنہ کرنا۔
طریقہ کی توثیق: نئے ٹیسٹنگ طریقوں کی جانچ کرنا تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ وہ قائم کردہ معیارات کے خلاف درست ہیں۔

صنعتی معیار کنٹرول

صنعتیں SDI کا استعمال کرتی ہیں:

عمل کی استحکام کا اندازہ لگانا: پیداوار کے معیار پر اثر انداز ہونے والے مینوفیکچرنگ کے عمل میں تبدیلیوں یا رجحانات کا پتہ لگانا۔
پروڈکٹ ٹیسٹنگ: معیار کی وضاحتوں کو پورا کرنے کے لیے مصنوعات کو کنٹرول معیارات کے ساتھ موازنہ کرنا، نقصانات کو کم کرنا۔

تحقیق اور ترقی

محققین SDI کا اطلاق کرتے ہیں:

ڈیٹا تجزیہ: تجرباتی نتائج میں نمایاں انحراف کی شناخت کرنا جو نتائج پر اثر انداز ہو سکتے ہیں۔
شماریاتی عمل کنٹرول: ڈیٹا جمع کرنے اور تجزیے میں سالمیت کو برقرار رکھنا، تحقیق کے نتائج کی قابلیت کو بہتر بنانا۔

متبادل

Z-اسکور: یہ بتاتا ہے کہ ایک عنصر آبادی کے اوسط سے کتنے معیاری انحراف دور ہے۔
تبادلہ کا کوفیشینٹ (CV%): معیاری انحراف کو اوسط کے تناسب کی نمائندگی کرتا ہے، جو فیصد کے طور پر ظاہر ہوتا ہے؛ مختلف ڈیٹا سیٹ کے درمیان تغیر کی ڈگری کا موازنہ کرنے کے لیے مفید ہے۔
فیصد فرق: سادہ حساب جو ٹیسٹ کے نتیجے اور کنٹرول اوسط کے درمیان فیصد فرق کی نشاندہی کرتا ہے۔

تاریخ

معیاری انحراف انڈیکس کا تصور لیبارٹری کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لیے معیاری طریقوں کی ضرورت سے ترقی پذیر ہوا۔ بیسویں صدی کے وسط میں مہارت کی جانچ کے پروگراموں کے آغاز کے ساتھ، لیبارٹریوں کو نتائج کا موازنہ کرنے کے لیے مقداری اقدامات کی ضرورت تھی۔ SDI ایک بنیادی ٹول بن گیا، جو ہم مرتبہ گروپ کے ڈیٹا کے خلاف درستگی کا اندازہ لگانے کا ایک سیدھا طریقہ فراہم کرتا ہے۔

شماریات میں نمایاں شخصیات جیسے رونالڈ فشر اور والٹر شیوارٹ نے ایسے شماریاتی معیار کنٹرول کے طریقوں کی ترقی میں حصہ لیا جو SDI جیسے انڈیکس کے استعمال کی بنیاد فراہم کرتے ہیں۔ ان کا کام مختلف صنعتوں میں جدید معیار کی ضمانت کے طریقوں کی بنیاد رکھتا ہے۔

حدود

نارمل تقسیم کا مفروضہ: SDI کے حسابات یہ فرض کرتے ہیں کہ کنٹرول ڈیٹا ایک نارمل تقسیم کی پیروی کرتا ہے۔ اگر ڈیٹا مڑتا ہے تو SDI ممکنہ طور پر کارکردگی کو درست طریقے سے ظاہر نہیں کر سکتا۔
باہر کے عناصر کا اثر: کنٹرول ڈیٹا میں انتہائی قدریں اوسط اور معیاری انحراف کو مروڑ سکتی ہیں، جو SDI کے حساب کو متاثر کرتی ہیں۔
نمونہ کے سائز کی انحصاری: چھوٹے کنٹرول گروپ قابل اعتماد معیاری انحراف کے تخمینے فراہم نہیں کر سکتے، جس کی وجہ سے SDI کی قدریں کم درست ہو سکتی ہیں۔

مثالیں

ایکسل

' ایکسل میں SDI کا حساب لگائیں
' فرض کریں کہ ٹیسٹ کا نتیجہ سیل A2 میں، کنٹرول اوسط B2 میں، معیاری انحراف C2 میں ہے
= (A2 - B2) / C2

پائتھون

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

## مثال کا استعمال
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
}

## مثال کا استعمال
test_result <- 102
control_mean <- 100
standard_deviation <- 2

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

MATLAB

% MATLAB میں SDI کا حساب لگائیں
test_result = 102;
control_mean = 100;
standard_deviation = 2;

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

جاوا اسکرپٹ

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

// مثال کا استعمال
const testResult = 102;
const controlMean = 100;
const standardDeviation = 2;

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

جاوا

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;
?>

روبی

test_result = 102
control_mean = 100
standard_deviation = 2

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

گو

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)
}

سوئفٹ

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

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

ڈایاگرام

SDI اور اس کی تشریح کی حدود کو ظاہر کرنے والا ایک SVG ڈایاگرام۔

حوالہ جات

کلینیکل اور لیبارٹری اسٹینڈرڈ انسٹی ٹیوٹ (CLSI) - پروفیسیئنسی ٹیسٹنگ کا استعمال کرتے ہوئے کلینکل لیبارٹری کو بہتر بنانا
ویسٹگارڈ، جے۔او۔ - بنیادی QC طریقے
وکیپیڈیا - معیاری اسکور
مونٹگمری، ڈی۔سی۔ - شماریاتی معیار کنٹرول کا تعارف