培训课件--质控图与质控规则.pptVIP

质控方法评价 误差检出率（Ped ） 假失控概率（Pfr） 质控状态 分析批 失控 在控 有误差 真失控（TR） 假在控（FA） 无误差 假失控（FR） 真在控（TA） 分析批和质控状态分类 S159 质控状态 分析批 失控 在控 总和 有误差 nTR（100） nFA（100） nTR＋ nFA （200） 无误差 nFR（6） nTA（194） nFR ＋ nTA（200） 误差检出率（Ped）＝ nTR/（nTR＋nFA）＝ 100/200=0.50 假失控概率（Pfr） ＝nFR/ （nFR＋ nTA ）＝ 6/200=0.03 质控方法的性能特征与不同类型批数之间的关系 S159 误差检出率（Ped ）（相当临床诊断试验的灵敏度） Ped＝nTR/（nTR＋nFA） nTR为有误差分析批中失控的批数 nFA为有误差分析批中假在控批数 Ped即检出超过允许误差那部分误差的概率 理想的质控方法的Ped应为1.00，意指可100%地检出有误差的分析批。 Ped＝1 – β（存伪或第二类错误），也称为统计学检验功效 S159 假失控概率（Pfr） （相当临床诊断试验的特异性） Pfr ＝ nFR / （nFR＋ nTA ） nFR为错判失控批的批数 nTA为真在控的批数 Pfr错判失控批数除以无误差总批数 理想的Pfr应为0,指无误差分析批均在控 Pfr＝0.03为每100批中有3批被 判为失控 在临床检验质控上Pfr为0.01- 0.05较合理 在统计学中Pfr相当于α概率（或第一类错误） S 159 控制图的两种错误 第一种错误：虚报警报（弃真、假失控）过程正常而点子偶然出界，据点出界判异常，于是犯第一种错误，通常犯第一种错误的慨率记作α 犯第一种错误的慨率只受控制限影响。当采用3σ设计质控图时，虚报警报慨率α＝0.0027（0.27%） 犯第一种错误的慨率随控制限加宽而减少 W64 - 3σ 3σ μ - 2σ 2σ 4σ - 4σ μ μ α=4.65% α=0.27% α=0.01% LCL CL UCL LCL LCL CL CL UCL UCL ( a ) ( b ) ( c ) 控制限幅度对第一种错误的影响：弃真的概率随控制限加宽而减小 W 65 第二种错误：漏发警报（存伪、假在控）过程异常，但会有部分检验质量特征值落在控制界限内，抽取这样的质量特征值描点就会在界内，从而犯第二种错误，通常把犯第二种错误慨率记作β 影响第二种错误慨率有以下四个方面： 1、控制界限幅度 2、均值偏倚幅度 3、标准差变动幅度 4、样本大小(抽样样本大时检出率大，捡出灵敏度高) W 64 μ μ′ μ′ μ′ μ μ LCL LCL LCL CL CL CL UCL UCL UCL ( a ) ( b ) ( c ) 控制限幅度对第二种错误的影响：存伪的概率随控制限加宽而增大 β= 50% β= 84% β= 97.7% μ μ′ μ′ μ μ LCL LCL LCL CL CL CL UCL UCL UCL ( a ) ( b ) ( c ) 控制限幅度对第二种错误的影响：存伪的概率随均值偏倚幅度增加而减小，误差检出率（1－ β ）增大。 β= 50% β= 25% β= 10% μ′ LCL UCL CL σ0 σ1 标准差变动系数 f-----是异常状态时的标准差与正常状态时的标准差的比值 f = σ1 /σ0 W66 变异越大（SD），存伪（β）越小，误差检出率（1－ β）越高 σ2 控制图两类错误的损失 3σ 4σ 5σ 2σ 1σ 损失最小 损失 犯第一种错误的损失（弃真） 犯第二种错误的损失（存伪） 犯二种错误的总损失 W 64 统计学质控在应用中都会犯两类不同的错误 弃真（假失控,生产者风险）与存伪（假在控,使用者风险） 统计学质控在应用中都会犯两类错误，为什么还要倡导统计技术的应用呢？ 应用统计技术所犯两类错误的大小（概率）都是