Розрахуйте індекс стандартного відхилення (SDI), щоб оцінити точність результатів тестування відносно контрольного середнього. Необхідно для статистичного аналізу та контролю якості лабораторії.
Обчисліть індекс середнього квадратичного відхилення (ІСВ), щоб оцінити точність ваших тестових результатів.
Індекс стандартного відхилення (SDI) — це статистичний інструмент, що використовується для оцінки точності та прецизійності результату тесту відносно середнього значення контрольної або групи однолітків. Він кількісно визначає кількість стандартних відхилень, на які результат тесту відрізняється від контрольного середнього, надаючи цінну інформацію про ефективність аналітичних методів у лабораторних умовах та інших тестових середовищах.
SDI розраховується за наступною формулою:
Де:
Щоб обчислити SDI:
Припустимо:
Розрахунок:
SDI 1.0 вказує на те, що результат тесту є одним стандартним відхиленням вище контрольного середнього.
SDI між -1 та +1: Прийнятна продуктивність.
Результати тесту знаходяться в межах одного стандартного відхилення від контрольного середнього, що вказує на хорошу відповідність очікуваним значенням. Зазвичай не потрібно вживати заходів.
SDI між -2 та -1 або між +1 та +2: Попереджувальний діапазон.
Результати прийнятні, але їх слід контролювати. Цей діапазон вказує на потенційне відхилення від норми, яке може вимагати уваги. Розгляньте можливі причини та подумайте про повторне тестування.
SDI менше -2 або більше +2: Неприйнятна продуктивність.
Потрібно провести розслідування, щоб виявити та виправити проблеми. Результати в цьому діапазоні вказують на значне відхилення від очікуваних значень і можуть свідчити про системні проблеми в процесі тестування або в обладнанні. Рекомендується вжити термінових коригувальних заходів.
У клінічних лабораторіях SDI є важливим для:
У промисловості SDI використовують для:
Дослідники застосовують SDI для:
Концепція Індексу стандартного відхилення виникла з потреби в стандартизованих методах оцінки продуктивності лабораторій. З появою програм тестування на професійність у середині XX століття лабораторії потребували кількісних заходів для порівняння результатів. SDI став основним інструментом, надаючи простий спосіб оцінити точність відносно даних групи однолітків.
Видатні постаті в статистиці, такі як Рональд Фішер та Уолтер Шехарт, внесли свій внесок у розробку методів статистичного контролю якості, які лежать в основі використання індексів, таких як SDI. Їхня робота заклала основу для сучасних практик забезпечення якості в різних галузях.
1' Розрахунок SDI в Excel
2' Припустимо, що результат тесту в клітинці A2, контрольне середнє в B2, стандартне відхилення в C2
3= (A2 - B2) / C2
41def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
2 return (test_result - control_mean) / standard_deviation
3
4## Приклад використання
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## Приклад використання
6test_result <- 102
7control_mean <- 100
8standard_deviation <- 2
9
10sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
11cat("SDI:", sdi, "\n")
121% Розрахунок SDI в MATLAB
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// Приклад використання
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-діаграма, що ілюструє SDI та його інтерпретаційні діапазони.