计算标准差指数 (SDI)，以评估测试结果相对于控制均值的准确性。对于统计分析和实验室质量控制至关重要。
计算标准差指数 (SDI) 以评估您的测试结果的准确性。
标准差指数 (SDI) 是一种统计工具，用于评估测试结果相对于控制或同伴组均值的准确性和精确性。它量化了测试结果与控制均值之间的标准差数量，为实验室环境和其他测试环境中分析方法的性能提供了有价值的见解。
SDI 的计算公式如下：
其中：
要计算 SDI：
假设：
计算：
SDI 为 1.0 表示测试结果高于控制均值一个标准差。
SDI 在 -1 和 +1 之间：可接受的性能。
测试结果在控制均值的一个标准差范围内，表明与预期值良好对齐。通常不需要采取任何措施。
SDI 在 -2 到 -1 或 +1 到 +2 之间：警告范围。
结果是可接受的，但应进行监控。此范围表明可能存在偏离常态的情况，可能需要关注。调查可能的原因并考虑重新测试。
SDI 小于 -2 或大于 +2：不可接受的性能。
需要调查以识别和纠正问题。此范围内的结果表明与预期值存在显著偏离，可能表明测试过程或仪器存在系统性问题。建议立即采取纠正措施。
在临床实验室中，SDI 对于：
工业使用 SDI 来：
研究人员应用 SDI 来：
标准差指数的概念源于对评估实验室性能的标准化方法的需求。随着20世纪中期能力测试程序的出现，实验室需要定量措施来比较结果。SDI 成为一种基本工具，提供了一种简单的方法来评估相对于同伴组数据的准确性。
统计学领域的杰出人物，如罗纳德·费舍尔和沃尔特·谢瓦特，促进了统计质量控制方法的发展，这些方法构成了 SDI 等指数使用的基础。他们的工作为各行业现代质量保证实践奠定了基础。
1' 在 Excel 中计算 SDI
2' 假设测试结果在单元格 A2，控制均值在 B2，标准差在 C2
3= (A2 - B2) / C2
41def calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation):
2 return (test_result - control_mean) / standard_deviation
3
4## 示例用法
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## 示例用法
6test_result <- 102
7control_mean <- 100
8standard_deviation <- 2
9
10sdi <- calculate_sdi(test_result, control_mean, standard_deviation)
11cat("SDI:", sdi, "\n")
121% 在 MATLAB 中计算 SDI
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// 示例用法
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)")
7一个 SVG 图表，说明 SDI 及其解释范围。