Мои Конспекты
Главная | Обратная связь


Автомобили
Астрономия
Биология
География
Дом и сад
Другие языки
Другое
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Металлургия
Механика
Образование
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Туризм
Физика
Философия
Финансы
Химия
Черчение
Экология
Экономика
Электроника

Страница 18



ГОСТ Р 53022.3—2008
А.9 Статистический метод расчета референтного интервала обусловлен характером распределения в ряду референтных значений, при наличии предварительного предположения о характере распредепения данных применяются параметрические методы, при отсутствии предварительных допущений относитепьно распредепения данных используются и непараметрические методы. При нормапьном распределении референтных значений их ряд характеризуется среднеарифметическим значением (X) и среднеквадратическим отклонением (S), последнее позволяет оценить разброс данных, то есть дисперсию. При нормальном распределении часть площади между— IS и +1S охватывает 68.3 % всех варианс. от -2S до *2S включает 95.5 % всех варианс и от -3S до ♦ 3 S — 99.7%. Центральные 95% находятся в пределах X ± 1.96 S. Поэтому для получения 95 %-ного референтного интервала нужнонайти среднее значение идее точки.соответствующие X -1,96 S и X ♦ 1.96 S. При этом 1 значение из 20 будет выходить за пределы референтного интервала. Для расчета точности определения границ референтного интервале могут быть определены их доверительные интервалы, то есть интервалы значений, в которых с той или другой вероятностью находится значение данного параметра. При применении параметрического метода Гаусса доверительный интервал рассчитывают с 90 %-ной вероятностью по формуле А ± 2.81 Si-Jn (А — значение границы референтного интервала (нижней или верхней)).
Проверка совпадения полученного распределения с нормальным может быть проведена графически путем построения гистограммы. При этом оценивается наличие асимметрии, то есть увеличение частоты значений в левой (положительная асимметрия) или правой (отрицательная асимметрия) половине ряда. Одним из способов оценки распределения является выявление эксцессов по характеру пиков. Слишком острый пик называют положительным эксцессом, слишком плоский — отрицательным. Наличие двух пиков свидетельствует о бимодальное™ распределения, отражающей скорее всего недостаточно однородный состав референтной группы (по полу, возрасту. физиологическому состоянию и т.д.). В качестве математических методов оценки характера распределения могут быть применены, статистический тест Lllllefors — адаптированный тест Копмогорова-Смирнова. тест хи-квадрат. возможно также математическое преобразование распределения путем замены полученных значений их логарифмами.
При расчете референтных интервалов для аналитов. которым свойственны распределения значений в референтных группах здоровых пюдей. отличающиеся от нормального распредепения. применяют непараметрические методы, в частности, ранговый метод. При использовании этого метода все результаты исследований располагают по порядку увеличения их числовых значений, каждому значению присваивают номер от единицы до номера п. соответствующего числу вошедших в ряд значений. Значение нижней границы 95 %-ного референтного интервала, то есть 2.5 процентиль или иначе 0.025 фрактиль. соответствует значению, порядковый номер которого вычисляют по формуле
г 3 0.025(л + 1).
где г — порядковое место (ранг) значения; п — численность группы.
Соответственно, значение верхней границы 95 %-ного референтного интервала — 97,5 процентиль или 0.975 фрактиль — равно значению, порядковый номер которого 0,975(л + 1). Доверительные интервалы для верхней и нижней границ референтного интервала опредепяют по специальным таблицам. Пользуясь такой таблицей, можно определить минимальную численность обследуемой группы с 90 %-ным доверительным интервалом - она должна быть не меньше 120 человек. Поскольку биологическая вариация аналитов может быть довольно велика, численность референтных групп должна быть большей.
При обследовании референтной группы значения отдельных результатов могут оказаться в стороне от основной массы числовых значений. Такие результаты называют «выпадающими из ряда» («outliers»). Для проверки, действительно ли данное значение выпвдает из ряда, применяется критерий: самое большое или самое маленькое значение может быть отброшено, если расстояние между ним и ближайшим в ряду значением превышает '/3 всего ряда значений.
А.10 Значительная часть лабораторий не имеет возможности свмостоятельно установить референтные пределы для всех исследуемых в ней аналитов и обращается к сведениям, публикуемым в руководствах и справочниках. При использовании в исследованиях готовых наборов реагентов применяют референтные пределы, установленные изготовителем этих наборов, при условии гарантированного соблюдения правил формирования референтной популяции и установления референтных пределов. Однако прежде, чем ориентироваться на литературные или сообщаемые производителем набора реагентов референтные пределы, должна быть проведена сравнительная оценка характеристик правильности и воспроизводимости метода, использованного для установления референтных пределов, и метода, обычно используемого в лаборатории. На основе такого сравнения значения референтных пределов могутбыть откорректированы . Возможны следующие способы оценки референтных пределов перед их использованием в лаборатории.
А.11 Документированное сравнение всех факторов, которые могут влиять на референтный интервал,— эндогенных, экзогенных, этнических, генетических, лабораторных (аналитических), статистических — между собственной лабораторией и источником референтного интервала.
А.12 Тщательный отбор и обследование небольшой референтной группы (порядка 20чеповек). исключение «выходящих из ряда» значений на основе критерия Reed's ('Л, ряда) и попопнении группы вновь до 20 человек. Если
15




Поиск по сайту:







©2015-2020 mykonspekts.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.