Statystyczna kontrola jakości badań laboratoryjnych wg: W.Gernand Podstawy kontroli jakości badań laboratoryjnych.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Krzywe kalibracyjne Anna Kolczyk gr. B2.
Advertisements

Ocena dokładności i trafności prognoz
Pochodna Pochodna  funkcji y = f(x)  określona jest jako granica stosunku przyrostu wartości funkcji y do odpowiadającego mu przyrostu zmiennej niezależnej.
DYSKRETYZACJA SYGNAŁU
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Jak mierzyć asymetrię zjawiska?
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska? Wykład 4. Miary jednej cechy Miary poziomu Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia) Miary asymetrii.
MIARY ZMIENNOŚCI Główne (wywołujące zmienność systematyczną)
Krzysztof Jurek Statystyka Spotkanie 4. Miary zmienności m ó wią na ile wyniki są rozproszone na konkretne jednostki, pokazują na ile wyniki odbiegają
hasło: student Joanna Rutkowska Aneta Arct
Wybrane wiadomości z teorii błędów
Jakość sieci geodezyjnych. Pomiary wykonane z największą starannością, nie dostarczają nam prawdziwej wartości mierzonej wielkości, lecz są zwykle obarczone.
Nowy kod Statistica 6.1 HEN6EUEKH8.
Niepewności przypadkowe
Wykład 14 Liniowa regresja
Dr inż. Jan BERKAN pok. ST PPTOK Projektowanie Procesów Technologicznych Obróbki Skrawaniem Błędy obróbki Dr inż. Jan BERKAN.
Rozkład normalny Cecha posiada rozkład normalny jeśli na jej wielkość ma wpływ wiele niezależnych czynników, a wpływ każdego z nich nie jest zbyt duży.
Doświadczalnictwo.
Średnie i miary zmienności
Analiza wariancji.
DIAGNOSTYKA LABORATORYJNA
AGH Wydział Zarządzania
Rozkład t.
Konstrukcja, estymacja parametrów
Seminarium 2 Krzywe kalibracyjne – rodzaje, wyznaczanie, obliczanie wyników Równanie regresji liniowej Współczynnik korelacji.
Jak mierzyć i od czego zależy?
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Hipotezy statystyczne
Pomiar i miara 97/60_MF_G1 Matematyka i fizyka 97/60_MF_G1
WYNIKU POMIARU (ANALIZY)
NIEPEWNOŚĆ POMIARU Politechnika Łódzka
Systemy zapewnienia jakości
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Podstawy statystyki, cz. II
Błędy i niepewności pomiarowe II
Henryk Rusinowski, Marcin Plis
Regresja wieloraka.
Testowanie hipotez statystycznych
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski.
Przedmiot: Ekonometria Temat: Szeregi czasowe. Dekompozycja szeregów
Statystyka matematyczna czyli rozmowa o znaczeniu liczb Jan Bołtuć Piotr Pastusiak Wykorzystano materiały z:
Wnioskowanie statystyczne
Statystyka medyczna Piotr Kozłowski
JAKOŚĆ TECHNICZNA WĘGLA
Weryfikacja hipotez statystycznych
Mostek Wheatstone’a, Maxwella, Sauty’ego-Wiena
Terminologia kontroli jakości w normach międzynarodowych
Błędy pomiarów Rachunek wyrównawczy.
Jak mierzyć asymetrię zjawiska? Wykład 5. Miary jednej cechy  Miary poziomu  Miary dyspersji (zmienności, zróżnicowania, rozproszenia)  Miary asymetrii.
Statystyczna analiza danych
Szkoła Letnia, Zakopane 2006 WALIDACJA PODSTAWOWYCH METOD ANALIZY CUKRU BIAŁEGO Zakład Cukrownictwa Politechnika Łódzka Krystyna LISIK.
Badanie konstrukcji Badanie konstrukcji geometrycznej ciągów.
Weryfikacja hipotez statystycznych „Człowiek – najlepsza inwestycja”
WYKŁAD Teoria błędów Katedra Geodezji im. K. Weigla ul. Poznańska 2
Próba ściskania metali
Dokładność NMT modelowanie dokładności NMT oszacowanie a priori badanie a posteriori.
Wnioskowanie statystyczne. Próbkowanie (sampling)
Niepewności pomiarów. Błąd pomiaru - różnica między wynikiem pomiaru a wartością mierzonej wielkości fizycznej. Bywa też nazywany błędem bezwzględnym.
BŁĘDY W ANALIZIE CHEMICZNEJ STATYSTYCZNA OPRACOWANIE WYNIKÓW
zasilanego z sieci energetycznej obiektu
Metody sterowanie jakością badań i pomiarów w laboratorium ochrony środowiska pracy mgr inż. Justyna Gapa.
METROLOGIA Podstawy rachunku błędów i niepewności wyniku pomiaru
Jak mierzyć zróżnicowanie zjawiska?
Błędy i niepewności pomiarowe II
Statystyka matematyczna
Do narzędzi pomiarowych zaliczamy: wzorce; przyrządy pomiarowe;
METROLOGIA Statystyczne metody poprawienia dokładności
Analiza niepewności pomiarów
Jakość sieci geodezyjnych
Korelacja i regresja liniowa
Zapis prezentacji:

Statystyczna kontrola jakości badań laboratoryjnych wg: W.Gernand Podstawy kontroli jakości badań laboratoryjnych

Precyzja i dokładność Precyzja zależy od błędów przypadkowych. Jej miernikami są: odchylenie standardowe współczynnik zmienności Na dokładność wpływają błędy systema- tyczne. Jej miary to: różnica bezwzględna różnica względna

Błędy systematyczne Różnica bezwzględna: – wartość oczekiwana dla metody pomiarowej – prawdziwa wartość mierzonej wielkości Różnica względna:

Błąd dopuszczalny Błąd dopuszczalny – maks. błąd pomiaru nie wpływający istotnie na znaczenie uzyskanego wyniku. Zalecenia: dop. błąd precyzji dop. błąd dokładności

Błąd dopuszczalny współczynnik zmienności wewnątrzosobniczej współczynnik zmienności międzyosobniczej Dopuszczalny błąd całkowity Definicje tych błędów mają charakter umo- wny. Organizatorzy kontroli zewnątrzlabo- ratoryjnej przyjmują własne kryteria.

Kryterium jakości metody Znormalizowany wskaźnik precyzji: Znormalizowany wskaźnik dokładności: i określamy w swoim laboratorium

Kryterium jakości metody [0; 0,25] – bardzo dobra (0,25; 0,33] – dobra (0,33; 0,5] – graniczna (0,5;...] – zła

Wewnątrzlaboratoryjna kontrola jakości

Przygotowania Pomiary wstępne ( 20) średnia i estymata odchylenia standardowego W miarę kolejnych pomiarów aktualizacja, na przestrzeni min. 10 dni.

Karty Levey-Jenningsa średnia +SD -SD +2SD -2SD +3SD -3SD

Karty Levey-Jenningsa Na karty te nanosi się wyniki oznaczeń materiałów kontrolnych. W każdej serii pomiarowej powinny być przynajmniej 2 materiały kontrolne. Stosujemy wybrane reguły w celu wykrycia serii wymykających się spod kontroli.

Reguły Proste 1 2s 1 3s Złożone reguły Westgarda, np.: 1 3s / 2 2s / R 4s / 10 x

Reguła 1 2S

Reguła 1 3S

Reguła 2 2S

(też)

Reguła R 4S

Reguła 4 1S

Reguła 10 x

Ocena reguł interpretacyjnych Każda reguła jest pewnego rodzaju testem statystycznym. Ma więc dla nich sens mówienie o błędach I i II rodzaju, mocy testu itp. Błąd I rodzaju bywa tu nazywany PFR (prawdopodobieństwo fałszywego odrzucenia) Moc testu – prawdopodobieństwo wykrycia błędu metody (PED)

Ocena reguł Dla reguły 1 2s prawdopodobieństwo błędu I rodzaju wynosi: 4,55% dla jednego materiału kontrolnego 8,89% dla dwóch materiałów kontrolnych 13% dla trzech materiałów kontrolnych

Reguła 1 2S – funkcje mocy N=2 N=1 N=3 dla błędu systematycznego

Reguła 1 2S – funkcje mocy N=1 N=2 N=3 dla błędu przypadkowego

Reguła 1 3S – funkcje mocy N=2 N=1 N=3 dla błędu systematycznego

Reguła 1 3S – funkcje mocy N=1 N=2 N=3 dla błędu przypadkowego

Reguły Westgarda (Shewharta) 1 3S 2 2S R 4S 4 1S 10 x pod kontrolą NIE metoda poza kontrolą TAK 1 2S NIE TAK

Reguły Westgarda - moc dla błędu systematycznego

Reguły Westgarda – moc dla błędu przypadkowego

Ocena efektywności kontroli Dla stabilnie funkcjonującej metody określa się: krytyczny błąd systematyczny krytyczny błąd przypadkowy W oparciu o wykresy funkcji mocy reguł interpretacyjnych odczytujemy ich moc względem tych błędów. Ułatwia to wybór zestawu reguł dla konkretnej metody.

Ocena efektywności kontroli Krytyczny błąd systematyczny: Krytyczny błąd przypadkowy:

Kontrola zewnątrzlaboratoryjna

Wykres Youdena

Laboratoria wykonują pomiary dla dwu próbek. Punkty ilustrują wyniki poszczególnych laboratoriów. Pionowa i pozioma prosta odpowiada medianie dla pierwszej i drugiej próbki. Ich przecięcie – mediana Manhattanu. Okrąg zawiera 95% pomiarów. Jednostki na osiach są jednakowe, a prosta zgodności biegnie pod kątem 45°.

Wykres Youdena Punkty poza okręgiem świadczą o błędach Gdy leżą blisko prostej zgodności – błąd systematyczny W przeciwnym wypadku – błąd przypadkowy

Wykres Youdena - warianty

Kontrola zewnątrzlaboratoryjna Przykład (COBJwDL)COBJwDL