检验方法评价.ppt

实验程序 全部实验和数据采集应在同一工作日内完成。分析序列应为随机排列。有显著携带污染时，应用空白隔开标本。每个浓度标本重复测定4次纪录测定结果。 方法线性实验记录表 标本浓度 测定次数 X1 Y1-1 Y1-2 Y1-3 Y1-4 X2 Y2-1 Y2-2 Y2-3 Y2-4 X3 Y3-1 Y3-2 Y3-3 Y3-4 X4 Y4-1 Y4-2 Y4-3 Y4-4 X5 Y5-1 Y5-2 Y5-3 Y5-4 数据评估 初步数据检查 离群值检查 确定线性范围 初步数据检查 目视检查每一个分析的所有结果有无潜在的离群值。将测量数据作为Y值，计算浓度或相对浓度作为X值进行作图。 在图上，每一个Y值有一个对应的X值，将每个浓度水平重复测定的均值点在图上，将这些点连接起来，观察每个点与直线的大致偏差，这样容易发现异常点（明显的抄写错误或仪器故障等）。 判断离群点的方法 对于特定浓度Yi值的离群点进行检测时，需将其4个重复值从大到小排列（Yi-1到Yi-4）。 计算级差D=Yi-1－Yi-4。 若Yi-1可能是离群点，计算：D1=（Yi-1－Yi-2）/D。 若Yi-4可能是离群点，计算：D4= Yi-3－Yi-4）/D。 计算结果（D1或D4）如果大于0.765（0.05）或0.889（0.01），则该点判为离群点。 全部数据中的离群点如果有2点，则应保留全部数据或重新进行实验。 离群点2个或者以内，保留全部数据。 离群点2个以上，重新实验。 数据的处理 以分析物浓度为X轴，反应值或仪器输出值（均值）为Y轴，绘制X-Y线性图（Y=aX+b）。 目测线性和进行统计学分析，判断是否符合要求。 确定线性范围 多项式回归分析 非线性程度 随机误差的影响 多项式回归分析 可以借助多种商业统计软件完成。 SPSS和SAS 做数据库 例如用SPSS的话，选“分析”→ “回归分析” → “曲线估计” → “因变量” 、 “自变量” 、“模型（线性、平方、三次方）”→ 得三个方程 多项式回归分析 阶别 回归方程 回归自由度（Rdf） 一次 Y=a+b1X 2 二次 Y=a+b1X+b2X2 3 三次 Y= a+b1X+b2X2+b3X3 4 将测定数据分别拟合一次、二次和三次多项式 多项式回归分析 一次多项式模型为直线，是判断某种方法是否为线性的最适方程。 二次多项式模型代表一种抛物线反应曲线，有增加趋势（曲线上升）或减少趋势（曲线下降）两种。 三次多项式模型代表一种“S”形反应曲线，在测量范围的两端呈非线性。 在一次多项式模型中线性试验评价： 1、a接近于0 2、b=0.97—1.03 可判定测定范围为该方法的线性范围 多项式回归分析 回归系数用bi表示，在二次多项式模型中，b2为非线性系数；在三次多项式模型中，b2和b3为非线性系数。 计算每个非线性系数斜率的标准差，然后进行t检验，判断非线性系数是否有统计学意义，即与0之间有无差异。 如果二次多项式模型的非线性系数b2，或三次多项式模型的b2或b3中任一个与0比较，差异显著性(P0.05)，则该组数据存在非线性。否则认为存在线性关系。 小 结 　　　本章节主要介绍实验方法与参考物的分级，量值溯源概念与意义，实验方法学评价的主要指标，检测系统评价的内容和步骤 思考题 1、实验方法分级名称、用途和特点。 2、标准试剂分级的名称、用途。 3、常用方法评价指标有哪些？各解决哪些误差类型？ 4、评价精密度和正确度实验的方法。 5、系统误差、随机误差、量值溯源、检测系统的概念。 * * * * * 检验科比对记录 1.确定测量的线性范围。 2.取线性范围内的高值标本，用稀释液稀释，最低预期值在线性低限。 3.计算回收率：在可接受范。 （三）临床可报告范围 最大稀释倍数测定 稀释倍数 预期值 实测值 回收率 ％ 1：5 ? 1：10 ? 1：20 ? 1：40 ? ? ? 4.可报告范围计算： （1）上限为线性范围上线×稀释倍数 （2）下限为线性范围低限 1.参考区间的建立 2.参考区间的转移 3.参考区间的验证 （五）参考区间的建立与验证 在受试者总体中抽出20-60个参考个体,比较小样本和原始参考区间的可比性。20个检测结果中如果有2个以下的值在原始参考区间外，可被转移。否则需重新确认，或自建参考区间。 参考区间的验证 第二节，部分性能评价一、EP9A要点 ①比较方法的选择： 最好选择参考方法作为对比方法。这样在解释结果，就可把方法间的任何分析误差都归于候选方法。 掌握 ②测定步骤 实验标本收集要求：新鲜的正常和异常的临床标本，各浓度应有合适的比例。 收集样本数量：至少为