<目的><適応範囲>
本書の範囲として含まない事項について
<必要とするもの>
<操作の概略>
対象とする測定項目に対して装置が複数ある場合について
現状で明らかになっている範囲で、正確さと再現性に対する特性値を書き出す
精度管理の対象とするロットを定義する
作業の流れを確認するとともに、実施する担当者と、必要な決定を下すための責任者を決定する
キャリブレータの正確さに対する評価をする
精度管理試料を測定する
測定結果を用いて統計処理する 複数の分析装置を用いている場合について
3. 測定可能とする濃度範囲、すなわち検量線が精度を保証する濃度範囲、にある6本以上の濃度が異なる検体を準備する。それぞれの検体は、確認作業に必要となる液量を準備し、それらの検体で、保証する濃度範囲全体をカバーしなければならない。 4. 対象となるすべての分析装置で、準備した6本以上の検体を1回ずつ測定する。 5. 検定 「対応のある2群に対するt検定」を採用する。そのうち1群は常に、基準とする分析装置からの測定結果とする。 両群の差がゼロであると仮定し、p≦0.05の危険率で、その両側検定を行う。 さらに、 によるz変換を行う。 ここで、相関がゼロであると仮定し、p≦0.05の危険率で検定をする。さらに相関係数の95%信頼域を求める。常識的に考えれば、両者には有意に相関が認められるはずで、相関係数の信頼域を記録し、管理上、これを1つの因子とするのが計算の目的である。 実際面で相関の可否を決定するのは、相関係数の95%信頼域下限の値が、>0.90を満足する、など各施設で設定するとよい。 もし、基準とする分析装置による測定結果と、他の装置のそれが異なる母集団から得られた標本データであると、判定された場合には、キャリブレーターを新しくして再度基準ではない分析装置の校正を行い、測定をやり直す。再び上の検定をし、同一の母集団から得た標本データであると判定されたとき、よしとする。
1. 該当する2つの装置で、それぞれ24回ずつになるように同一の試料を測定し、それぞれ24個の測定結果を得る。 2. 検定 「対応のない2群に対するt検定」を採用する。そのうち1群は常に、基準とする分析装置からの測定結果とする。 2つの群の平均値を比較し、平均値の差はゼロであることの両側検定を実施する。p値が1に近ければ両者には差がないと判断する。p≦0.05であれば2つの平均値は有意差があると判断する。 「2つの群に対するF検定」を採用する。仮説分散比を1として両側検定を行う。p≦0.05であれば2つの分散は有意差があると判断する。
測定値を一覧表にする
基本統計量を求める
例:表:AST(4x12)のデータの場合、分散をVar(x)、標準偏差をDiv(x)で示している。
管理図を作成するための計算
上方管理限界 ・・・(C-15) 下方管理限界 ・・・(C-16)
s管理図を作成するための計算
管理図の作成
日常管理の開始
順にロットを進めて管理図を延長する
1)連続して25点以上が、管理限界内にある 2)連続する35点のうち、管理限界をはずれたのは1点だけ 3)連続する100点のうち、管理限界をはずれたのは2点まで
1) 連続した11点で10回 2) 連続した14点で12回 3) 連続した17点で14回 4) 連続した20点で16回
・連続した点が、上昇もしくは下降傾向を7点以上続ける