Балаховский Введение в статконтроль.

19

Однако, выполнив ограниченное число анализов, мы получаем не математическое ожидание, а всего лишь его выборочную оценку Y = ∑nδ2 , поэтому еще надо понять на-

сколько Y отличается от σd2 . Ответ дает оценка дисперсии средней величины Y , кото-

рую в англоязычной литературе называют стандартным отклонением средней и обычно обозначают m2 , она равна дисперсии, деленной на число наблюдений в выборке:

m2 = σ2 . Дисперсия также неизвестна, как и математические ожидание, но, учитывая n

большое число наблюдений, можно заменить ее выборочной оценкой, считая выборкой

всю сумму наблюдений.					Вычисляют по общепринятой формуле
		∑Y 2 −	(∑Y )2				2
2			n				Sy
Sy	=				и	my =		Y
		n −1					n

Теперь можно узнать доверительный интервал для σd2 вокруг Y . Согласно общепринятым представлениям, математическое ожидание Y, т.е.средняя квадратичная межсерийной погрешности, с вероятностью 95% находится в диапазоне Y ±1,96my . Практически

это означает, что число наблюдений должно быть таким, чтобы my <<Y .

4. Контроль качества по контрольным пробам

Контроль качества лабораторных анализов по данным пациентов дешев, информативен и легко выполним (при наличии компьютера), но его возможности ограничены сравнением качества работы одной и той же лаборатории в разные периоды времени. Чтобы оценить абсолютную погрешность измерения, надо либо принять, как это предложил М.И.Прищепа, что средняя величина всех анализов данного вида, выполненных в разных лабораториях, постоянна, либо анализировать контрольные образцы. Идея М.И.Прищепы очень перспективна, но может быть реализована только при определенных обстоятельствах, сейчас она не рассматривается.

Идеология контроля качества по контрольным образцам внешне очень проста – оценивается точность (неопределенность) результатов анализов проб, для которых установленные значения известны, полученная оценка без всяких поправок переносится на пробы пациентов. Однако, за внешней простотой скрывается много проблем – какое различие допустимо, как обсчитывать и интерпретировать результаты контролей, какие показатели использовать. Точный ответ требует глубокого научного анализа и громоздкой математической обработки результатов контрольных анализов, что, однако, вполне по силам оснащенной компьютером лаборатории.

Важно понимать, что методов обработки и интерпретации результатов контрольных анализов очень много, некоторые из них описаны ниже, но это не исчерпывает все возможности. Вопрос о том, каким или какими реально пользоваться должна решать сама лаборатория. Все зависит от имеющейся информации о природе аналитических ошибок, точнее, какие усилия можно предпринять, чтобы эту информацию получить. Ведь ошибку можно найти только если она появляется закономерно. Если же она может быть какой угодно и когда угодно, аналитическая работа вообще невозможна.

Все изложенные ниже способы и методы обработки и интерпретации контролей основаны на допущении, что результаты повторных анализов одного и того же материала (неважно пациента или контрольного) нормально распределены вокруг истинного (или установленного) значения. Если параметры этого распределения неизвестны используется статистика Стьюдента, если известна внутрисерийная дисперсия, а межсериная неизвестна подходит Байесова статистика, если известны и внутрисерийная и межсерийная дис-