Коэффициент вариации используют для оценки: Коэффициент вариации (Variation coefficient) · Loginom Wiki

Г. метод средней нормальных величин — Лабораторное дело ответы — лабораторная диагностика

Подборка по базе: Должностная инструкция агломератчика 5-го разряда.docx, ХОӘ БАЗА ОТВЕТ.docx, Должностная инструкция библиотекаря.docx, Задание 1 к теме 4 Правоведенье ответ.docx, 15 ответ.docx, должностная инструкция.pdf, еще один вариант ( на проверку).docx, Должностная инструкция машиниста бульдозера-2021.doc, Практическая работа 1 Ответ.docx, рим ответ.docx 1   2   3   4   5   6   7   8   9   …   12 Д. все перечисленное 302.. Анализ по Нечипоренко проводится для определения в моче А. белка Б. эритроцитов В. глюкозы Г. лейкоцитов  Д. относительной плотности мочи 303.При проведении контроля качества пользуются критериями: А. воспроизводимость Б. правильность В. сходимость Г. точность Д. всеми перечисленными 304.Воспроизводимость измерения – это качество измерения, отражающее: А. близость результатов к истинному значению измеряемой величины Б. близость результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях В. близость результатов измерений, выполняемых в разных условиях Г. близость к нулю систематических ошибок в их результатах 305.Правильность измерения – это качество измерения, отражающее: А. близость результатов к истинному значению измеряемой величины Б. близость результатов измерений, выполняемых в одинаковых В. близость результатов измерений, выполняемых в разных условиях Г. близость к нулю систематических ошибок в их результатах Д. все перечисленное 306.Сходимость измерения – это качество измерения, отражающее: А. близость результатов к истинному значению измеряемой величины Б. близость результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях В. близость результатов измерений, выполняемых в разных условиях Г. близость к нулю систематических ошибок в их результатах Д. все перечисленное 307.Точность измерения – это качество измерения, отражающее: А. близость результатов к истинному значению измеряемой величины Б. близость результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях В. близость результатов измерений, выполняемых в разных условиях Г. близость к нулю систематических ошибок в их результатах Д. все перечисленное 308.На воспроизводимость результатов исследований влияет: А. центрифугирование Б. пипетирование В. осаждение Г. изменение температуры Д. все перечисленное 309.Статистическим критерием сходимости и воспроизводимости является: А. средняя арифметическая Б. допустимый предел ошибки В. коэффициент вариации Г. стандартное отклонение Д. все перечисленное 310.Стандартное отклонение отражает величину: А. случайной ошибки в абсолютных значениях Б. случайной ошибки в процентах В. систематической ошибки Г. как случайной, так и систематической ошибки Д. все перечисленное 311.Внутрилабораторный контроль качества этапы лабораторного анализа: А. преаналитический Б. аналитический В. постаналитический Г. все перечисленное верно Д. все перечисленное неверно 312.Коэффициент вариации используют для оценки: А. воспроизводимости Б. чувствительности метода В. правильности Г. специфичности метода Д. всех перечисленных характеристик 313.Для коэффициента вариации верно следующее: А. отражает воспроизводимость и сходимость в относительном значении (процентах) Б. его можно использовать для сравнительной оценки аналитических характеристик разных показателей В. Чем больше значение коэффициента вариации, тем хуже воиспроизводимость Г. для одного и того же показателя коэффициента вариации сходимости всегда меньше, чем коэффициент вариации воспроизводимости изо дня в день Д. все перечисленное верно 314. Для достяжения воспроизводимых результатов лабораторных анализов нужно иметь: А. обученный персонал Б. современные средства дозирования В. автоматизированные анализаторы Г. оборудованные рабочие места Д. все перечисленное 315.Контрольная карта-это: А. перечень нормативных величин Б. порядок манипуляций при проведении анализа В. схема расчета результатов Г. графическое изображение сопоставимых измеряемых величин по мере их получения Д. все перечисленное 316.Основное значение контрольных карт состоит в: А. выявление ошибки, когда результаты анализов контроля не входят за принятые границы Б. выявление ошибки, когда результаты контроля выходят за принятые границы В. оценке возможности метода Г. оценке чувствительности метода Д. все перечисленное верно 317.Для построения контрольной карты достаточно на основе многократных измерений определить следующие статистические параметры: А. среднюю арифметическую Б. среднюю арифметическую плюс стандартное отклонение В. допустимый предел ошибки плюс Г. коэффициент вариации Д. все перечисленное 318.Следующие правила Вестгарда позволяют выявить систематическую ошибку на контрольной карте, кроме правила: А. 2 результата подряд в серии измерений вышли за пределы +,-2 сигм Б. 4 результата подряд в серии измерений вышли за пределы +,-1 сигмы В. 10 результатов подряд находятся по одну сторону от средней линии Г. 1 результат измерения вышел за пределы +,-3 сигм Д. все перечисленное верно 319.Гидрофобная область мембран, обеспечивающая их барьерную функцию, создается: А. трансмембранными белками Б. фосфолипидным бислоем В. слоем гликокалликса Г. мембранным потенциалом Д. поверхностными антигенами 320.Какое заболевание начинается остро с появлением отеков, олигурии, а такжеэритроцитов и белка в моче: А.пиелонефрит Б. острый гломерулонефрит В.цистит Г.мочекаменная болезнь Д.артериальная гипертония 321.Контроль правильности проводится в случаях: А. систематически в рамках внутрилабораторного контроля качества Б. при налаживании нового метода В. при использовании новой измерительной аппаратуры Г. при использовании новых реактивов Д. во всех перечисленных случаях 322.Действие, предпринимаемое при выходе метода из под контроля: А. просмотреть лабораторный журнал Б. закупить новые контрольные материалы и калибраторы В. задержать выполнение анализов, найти причину неправильных результатов Г. нанести на контрольную карту все пометки, связанные с возникшей ошибкой Д. все указанное выше 323.Контрольная сыворотка с неизвестным содержанием вещества позволяет: А. выявить систематические ошибки Б. выявить случайные ошибки В. построить градуированный график Г. проверить правильность результатов Д. все перечисленное 324.Внелабораторные погрешности связаны с: А. неправильным приготовлением реактивов Б. плохим качеством приборов В. использованием неточного метода Г. нарушением условий хранения проб Д. неправильной подготовкой пациента 325.Принципы проведения внутрилабораторного контроля качества: А. систематичность и повседневность Б. охват всей области измерения теста В. включение контроля в обычный ход работы Г. все перечисленное верно Д. ни один из перечисленных 326.Слитую сыворотку собственного приготовления нельзя использовать: А. для контроля воспроизводимости Б. для контроля сходимости В. для контроля правильности Г. для определения диапазона прямолинейного хода калибровочного графика Д. ни в одном из перечисленных случаев 327.К специальным контрольным материалам относятся: А. мочевой контроль Б. контроль для показателей КОС В. контроль для коагулологических исследований Г. все перечисленное Д. все перечисленное 328.Преимущество жидкого контрольного материала перед сухим: А. исключение ошибки при растворении Б. использование материала без подготовки В. исключение потери вещества при небрежном открывании Г. референтные образцы Д. все перечисленное 329.Контрольная карта для внутрилабораторного контроля качества: А. Шухарта Б. кумулятивным сумм В. по ежедневным средним Г. по дубликатам Д. все перечисленные контрольные карты 330.Функция референтной лаборатории состоит в: А. статистической обработке результатов Б. изготовлении контрольных материалов В. выполнении рутинных анализов Г. аттестации контрольных материалов референтным методом Д. выполнении всех перечисленных работ 331.Внешний контроль качества — это: 1   2   3   4   5   6   7   8   9   …   12

Тест НМО с ответами по теме “Актуальные вопросы обеспечения качества в клинико-диагностической лаборатории (КДЛ)”

Представляем Вашему вниманию тест портала НМО (непрерывного медицинского образования) по теме «Актуальные вопросы обеспечения качества в клинико-диагностической лаборатории (КДЛ)» (1 ЗЕТ) с ответами по алфавиту. Данный тест с ответами по теме «Актуальные вопросы обеспечения качества в клинико-диагностической лаборатории (КДЛ)» (1 ЗЕТ) позволит Вам успешно подготовиться к итоговой аттестации по направлению «Лабораторная диагностика».

---

В сыворотке крови в отличие от плазмы отсутствует фибриноген. Верификация (проверка) в лабораторной диагностике – это оценка соответствия проведения анализов требованиям к выполнению. Внелабораторные погрешности связаны с неправильной подготовкой пациента. Для контроля правильности рекомендуется использовать аттестованную контрольную сыворотку с известным содержанием вещества.

1. В сопроводительном бланке к биоматериалу, поступающему в лабораторию, должно быть указано следующее 

1) фамилия лечащего врача;
2) предполагаемый диагноз; +
3) метод исследования; +
4) вид исследования; +
5) ФИО пациента и номер истории болезни. +

2. В сыворотке крови в отличие от плазмы отсутствует

1) фибриноген; +
2) альбумин;
3) комплемент;
4) антитромбин.

3. Валидацию результатов анализов в лаборатории проводит

1) лаборант;
2) фельдшер-лаборант;
3) врач КЛД; +
4) биолог.

4. Верификация (проверка) в лабораторной диагностике – это

1) оценка правильности работы аналитической системы;
2) оценка соответствия проведения анализов требованиям к выполнению; +
3) оценка правильности выбора и работы оборудования.

5. Виды систематических погрешностей

1) оперативные;
2) зависящие от реактивов;
3) методические; +
4) зависящие от приборов.

6. Внелабораторные погрешности связаны

1) с использованием неточного метода;
2) с плохим качеством приборов;
3) с неправильной подготовкой пациента; +
4) с неточным приготовлением реактивов.

7. Внешний контроль качества – это

1) метрологический контроль;
2) система мер, призванных оценить метод исследования;
3) система объективной проверки и сопоставления результатов лабораторных исследований разных лабораторий; +
4) контроль использования методов исследования разными лабораториями.

8. Внешний контроль качества даёт возможность

1) аттестовать контрольные материалы;
2) стандартизировать методы и условия исследования;
3) сравнить качество работы нескольких лабораторий; +
4) оценить чувствительность используемых методов.

9. Действие, предпринимаемое при выходе метода из-под контроля

1) задержать выполнение анализов, найти причину неправильных результатов; +
2) закупить новые контрольные материалы и калибраторы;
3) нанести на контрольную карту все пометки, связанные с возникшей ошибкой;
4) просмотреть лабораторный журнал.

10. Для контроля правильности рекомендуются следующие контрольные материалы

1) мультикалибраторы на основе сыворотки крови;
2) водные растворы аналитов;
3) аттестованная контрольная сыворотка с известным содержанием вещества; +
4) контрольная сыворотка с неизвестным содержанием вещества;
5) стандарты и калибраторы;

11. Для проведения контроля качества лабораторных исследований рекомендуется использовать

1) водные растворы аналитов;
2) донорскую кровь;
3) промышленную контрольную сыворотку; +
4) стандарты и калибраторы.

12. Контрольная карта – это

1) графическое представление измеряемых величин контрольного материала; +
2) перечень нормативных величин;
3) порядок манипуляций при проведении анализа;
4) схема расчета результата.

13. Коэффициент вариации используют для оценки

1) специфичности метода;
2) воспроизводимости и сходимости; +
3) чувствительности метода;
4) правильности.

14. Межсерийная воспроизводимость измерения – это качество измерения, отражающее

1) близость результатов к истинному значению измеряемой величины; –
2) близость результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях; –
3) близость к нулю систематических ошибок;
4) близость результатов измерений, выполняемых в разных условиях.

15. Минимальное число исследований для оценки результатов контроля качества составляет

1) 5;
2) 30;
3) 10; +
4) 50;
5) 3.

16. На результаты анализа могут влиять следующие факторы внутрилабораторного характера

1) выбор антикоагулянта; +
2) используемый метод; +
3) гемолиз, липемия;
4) условия хранения пробы. +

17. Норма – это

1) показатели, полученные статистической обработкой результатов пациентов;
2) диапазон сравнения, соответствующий методу исследования и полученный при обследовании здоровой популяции населения; +
3) показатели, соответствующие здоровью пациента.

18. Основное требование внешнего контроля качества

1) анализ контрольных проб проводится любым лаборантом;
2) анализ контрольных проб включается в обычную работу лаборатории; +
3) анализ контрольных проб проводится заведующим лабораторией;
4) анализ контрольных проб проводится отдельно от анализируемых проб.

19. Основные обязанности медицинского технолога

1) осваивает новое оборудование и новые методики исследований; +
2) готовит реактивы, посуду, дезинфицирующие растворы; +
3) регистрирует поступающий в лабораторию биологический материал; +
4) проводит контроль качества выполняемых исследований; +
5) проводит анализы в соответствии с требованиями зав. КДЛ и квалификационной характеристикой.

20. Основные правила работы в КДЛ

1) использовать при работе защитную одежду; +
2) при загрязнении кожи или слизистых кровью или другими биожидкостями немедленно обработать их; +
3) выполнение анализов на внебюджетной основе;
4) проводить исследование биоматериала в резиновых перчатках. +

21. Основными задачами клинико-диагностической лаборатории являются 

1) внедрения новых технологий и методов лабораторного исследования; +
2) проведения мероприятий по охране труда, санитарно-эпидемиологического режима; +
3) организации качественного и своевременного выполнения клинических лабораторных исследований; +
4) предоставление медицинских услуг на хозрасчетной основе.

22. Правильность измерения – это качество измерения, отражающее

1) близость среднего значения серии к паспортному значению измеряемой величины; +
2) близость к нулю систематических ошибок контрольных результатов;
3) близость результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях;
4) близость результатов измерений, выполняемых в разных условиях.

23. При оценке результатов контроля качества рассчитывают статистические параметры 

1) коэффициент вариации; +
2) степень корреляции;
3) смещение;
4) среднее арифметическое значение; +
5) допустимый предел ошибки.

24. При работе с контрольной сывороткой погрешностью является 

1) использование контрольной сыворотки в качестве калибратора; +
2) однократный цикл замораживание-оттаивание;
3) многократное замораживание контрольной сыворотки; +
4) хранение контрольной сыворотки при комнатной температуре; +
5) несоблюдение времени растворения лиофилизированной сыворотки. +

25. Принципы проведения внутрилабораторного контроля качества

1) охват всей области изменения теста; +
2) включение контроля в обычный ход работы;
3) систематичность и повседневность. +

26. Референсный диапазон – это

1) показатели, соответствующие состоянию здоровья пациента;
2) диапазон сравнения, соответствующий методу исследования и полученный при обследовании здоровой популяции населения; +
3) показатели, полученные статистической обработкой результатов пациентов.

27. Способом выявления аналитических ошибок является

1) выбор аналитического метода;
2) постоянное проведение контроля качества; +
3) последовательная регистрация анализов;
4) связь лаборатории с лечащим врачом.

28. Сходимость (внутрисерийная воспроизводимость) измерения – это качество измерения, отражающее

1) близость результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях;  +
2) близость к нулю систематических ошибок;
3) близость результатов к истинному значению измеряемой величины;
4) близость результатов измерений, выполняемых в разных условиях.

29. Точность измерения – это качество измерения, отражающее

1) близость результатов измерений, выполняемых в одинаковых условиях;
2) близость результатов измерения к величине контрольного материала; +
3) близость результатов к контрольному диапазону измеряемой величины;
4) близость результатов измерений, выполняемых в разных условиях.

30. Чем обрабатываются руки при попадании на них биологических жидкостей и крови больного?

1) 3% перекисью водорода;
2) 3% раствором хлорамина;
3) 70% спиртом. +

Д. все перечисленное. 1.64. Стандартное отклонение отражает величину:

Д. все перечисленное. 1.64. Стандартное отклонение отражает величину:

Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3 Архитектура Биология География Другое Иностранные языки Информатика История Культура Литература Математика Медицина Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Программирование Психология Религия Социология Спорт Строительство Физика Философия Финансы Химия Экология Экономика Электроника

РАЗДЕЛ 1. ОРГАНИЗАЦИЯ ЛАБОРАТОРНОЙ СЛУЖБЫ. | А. рождаемость, смертность | В каких случаях и кому медицинская помощь оказывается без согласия граждан или их представителей? | Кто несет ответственность за вред, причиненный здоровью пациента при оказании медицинской помощи? | Для определения какого из аналитов не является обязательным требование 12 часового воздержания от приема пищи? | При работе с контрольной сывороткой погрешностью является | Посуду с биоматериалом инфицированных больных | А. проведение лабораторных исследований | Что такое измерение? | А. коньюгированный билирубин |

Читайте также: D) все перечисленное. D) все перечисленное. D) все перечисленное. Все перечисленное выше Г. все перечисленное верно Д. все перечисленное

 

1.64. Стандартное отклонение отражает величину:

А. случайной ошибки в абсолютных значениях

Б. случайной ошибки в процентах

В. систематической ошибки

Г. как случайной, так и систематической ошибки

Д. все перечисленное

 

1.65. Внутрилабораторный контроль качества этапы лабораторного анализа:

А. преаналитический

Б. аналитический

В. постаналитический

Г. все перечисленное верно

Д. все перечисленное неверно

 

1.66. Коэффициент вариации используют для оценки:

А. воспроизводимости

Б. чувствительности метода

В. правильности

Г. специфичности метода

Д. всех перечисленных характеристик

1.67. Для коэффициента вариации верно следующее:

А. отражает воспроизводимость и сходимость в относительном значении (процентах)

Б. его можно использовать для сравнительной оценки аналитических характеристик разных показателей

В. Чем больше значение коэффициента вариации, тем хуже воиспроизводимость

Г. для одного и того же показателя коэффициента вариации сходимости всегда меньше, чем коэффициент вариации воспроизводимости изо дня в день

Д. все перечисленное верно

 

1.68. Для достяжения воспроизводимых результатов лабораторных анализов нужно иметь:

А. обученный персонал

Б. современные средства дозирования

В. автоматизированные анализаторы

Г. оборудованные рабочие места

Д. все перечисленное

 

1.69. Контрольная карта-это:

А. перечень нормативных величин

Б. порядок манипуляций при проведении анализа

В. схема расчета результатов

Г. графическое изображение сопоставимых измеряемых величин по мере их получения

Д. все перечисленное

 

1.70. Основное значение контрольных карт состоит в:

А.

выявление ошибки, когда результаты анализов контроля не входят за принятые границы

Б. выявление ошибки, когда результаты контроля выходят за принятые границы

В. оценке возможности метода

Г. оценке чувствительности метода

Д. все перечисленное верно

 

1.71. Для построения контрольной карты достаточно на основе многократных измерений определить следующие статистические параметры:

А. среднюю арифметическую

Б. среднюю арифметическую плюс стандартное отклонение

В. допустимый предел ошибки плюс

Г. коэффициент вариации

Д. все перечисленное

 

1.72. Следующие правила Вестгарда позволяют выявить систематическую ошибку на контрольной карте, кроме правила:

А. 2 результата подряд в серии измерений вышли за пределы +,-2 сигм

Б. 4 результата подряд в серии измерений вышли за пределы +,-1 сигмы

В. 10 результатов подряд находятся по одну сторону от средней линии

Г. 1 результат измерения вышел за пределы +,-3 сигм

Д. все перечисленное верно

1.73. Критерий будет «предупредительным» для оценки внутреннего контроля качества при следующих значениях на контрольной карте:

А. 6 значений подряд находятся по одну сторону от линии средней арифметической величины

Б. 3 следующих один за другим значения находятся вне пределов +,-2 сигм

В. 1 значение находится вне пределов +,-2 сигм

Г. 6 результатов подряд имеют тенденцию однообразного отклонения (возрастают или понижаются)

Д. в любом из перечисленных вариантов

1.74. Контроль правильности проводится в случаях:

 

А. систематически в рамках внутрилабораторного контроля качества

Б. при налаживании нового метода

В. при использовании новой измерительной аппаратуры

Г. при использовании новых реактивов

Д. во всех перечисленных случаях

 

1.75. Действие, предпринимаемое при выходе метода из под контроля:

А. просмотреть лабораторный журнал

Б. закупить новые контрольные материалы и калибраторы

В. задержать выполнение анализов, найти причину неправильных результатов

Г. нанести на контрольную карту все пометки, связанные с возникшей ошибкой

Д. все указанное выше

 

1.76. Контрольная сыворотка с неизвестным содержанием вещества позволяет:

А. выявить систематические ошибки

Б. выявить случайные ошибки

В. построить градуированный график

Г. проверить правильность результатов

Д. все перечисленное

 

1.77. Внелабораторные погрешности связаны с:

А. неправильным приготовлением реактивов

Б. плохим качеством приборов

В. использованием неточного метода

Г. нарушением условий хранения проб

Д. неправильной подготовкой пациента

 

1.78. Принципы проведения внутрилабораторного контроля качества:

А. систематичность и повседневность

Б. охват всей области измерения теста

В. включение контроля в обычный ход работы

Г. все перечисленное верно

Д. ни один из перечисленных

 

1.79. Слитую сыворотку собственного приготовления нельзя использовать:

А. для контроля воспроизводимости

Б. для контроля сходимости

В. для контроля правильности

Г. для определения диапазона прямолинейного хода калибровочного графика

Д. ни в одном из перечисленных случаев

1.80. К специальным контрольным материалам относятся:

А. мочевой контроль

Б. контроль для показателей КОС

В. контроль для коагулологических исследований

Г. все перечисленное

 

1.81. Преимущество жидкого контрольного материала перед сухим:

А. исключение ошибки при растворении

Б. использование материала без подготовки

В. исключение потери вещества при небрежном открывании

Г. референтные образцы

Д. все перечисленное

 

1.82. Контрольная карта для внутрилабораторного контроля качества:

А. Шухарта

Б. кумулятивным сумм

В. по ежедневным средним

Г. по дубликатам

Д. все перечисленные контрольные карты

1.83. Функция референтной лаборатории состоит в:

А. статистической обработке результатов

Б. изготовлении контрольных материалов

В. выполнении рутинных анализов

Г. аттестации контрольных материалов референтным методом

Д. выполнении всех перечисленных работ

1.84. Внешний контроль качества — это:

---

Дата добавления: 2015-07-25; просмотров: 140 | Нарушение авторских прав

---

	|	следующая страница ==>
В. кривая нормального распределения должна иметь 1 максимум	|	А. метрологический контроль

---

mybiblioteka.su — 2015-2022 год. (0.028 сек.)

Как рассчитать внутрисубъектный коэффициент вариации?

Как мне рассчитать внутрисубъектный коэффициент вариации?

При изучении ошибки измерения мы иногда обнаруживаем, что изменение неравномерно, а пропорционально величине измерение. Его естественно оценить через отношение внутрисубъектных стандартное отклонение/среднее значение, которое мы называем внутрисубъектным коэффициентом вариация.

В нашем Британском медицинском журнале Статистическая справка по теме, Ошибка измерения пропорциональна среднему, Дуг Альтман и я описали, как чтобы вычислить это с помощью логарифмического метода. Логарифмируем данные а затем найти внутрисубъектное стандартное отклонение. Берем антилог это и вычесть один, чтобы получить коэффициент вариации.

Элвин Биссери, статистик Центра клинических исследований, Европейская больница Жоржа Помпиду в Париже указала, что некоторые авторы предлагают более прямой подход. Находим коэффициент вариации для каждого предмета в отдельности, возведите их в квадрат, найдите их среднее значение и возьмите квадрат корень этого среднего. Мы можем назвать это среднеквадратичным подходом. Она спросила какая разница между этими двумя методами.

На практике разница между этими двумя способами очень мала. оценка внутрисубъектного коэффициента вариации. Дают очень похоже оценки.

Это моделирование, выполненное в Stata, показывает, что происходит. (Функция invnorm(uniform()) дает стандартную нормальную случайную величину.)

. Чисто
 

Установите размер выборки на 100.

. установить наблюдателей 100
obs было 0, теперь 100
 

Мы генерируем истинные значения для переменной, измерение которой моделируем.

. gen t=6+invnorm(униформа())
 

Мы генерируем измерения x и y с ошибкой, пропорциональной истинному значению.

. gen x = t + invnorm(uniform())*t/20
. gen y = t + invnorm(uniform())*t/20
 

Смоделированные данные выглядят следующим образом, показанные в виде точечной диаграммы с линией равенство: 92

Рассчитать среднее значение s в квадрате / среднее в квадрате.

. сумма с2м2
Переменная | Набл. Среднее ст. Дев. Мин Макс
------------------------+------------------------------------------------------ -------------
    с2м2 | 100 .0021519 .0030943 4.47e-07 .0166771
 

CV внутри субъекта представляет собой квадратный корень из среднего значения s в квадрате / среднего в квадрате:

.  disp sqrt(.00215192/2
. сумма s2l
Переменная | Набл. Среднее ст. Дев. Мин Макс
------------------------+------------------------------------------------------ -------------
     с2л | 100 .0021566 .003106 4.46e-07 .0167704
 

Внутрисубъектное стандартное отклонение по логарифмической шкале представляет собой квадратный корень из средняя внутрисубъектная дисперсия. CV является антилогарифмическим (показатель степени, поскольку мы используя натуральные логарифмы) минус один.

. disp exp(sqrt(.0021566))-1
.04753439

Следовательно, внутрисубъектный CV оценивается в 0,048 или 4,8%. Сравните это при прямой оценке, которая составила 4,6%. Обе оценки почти такой же.

Если мы усредним CV, оцененный для каждого испытуемого, а не их квадраты, мы не получить тот же ответ.

Рассчитайте CV субъекта и найдите среднее значение.

. gen cv=sqrt(s2)/м
. сумма резюме
Переменная | Набл. Среднее ст. Дев. Мин Макс
------------------------+------------------------------------------------------ -------------
      резюме | 100 . 0361173 .0292567 .0006682 .1291399
 

Это дает нам внутрисубъектную оценку CV = 0,036 или 3,6%. Это значительно меньше, чем оценки по методу среднеквадратичного значения или лог метод. Среднее значение CV не является такой хорошей оценкой, и нам следует избегать его.

Иногда исследователи оценивают внутрисубъектный CV, используя среднее значение и внутрисубъектное стандартное отклонение для всего набора данных. Они оценивают внутрисубъектное стандартное отклонение обычным образом, как если бы оно было константой. Затем они делят это значение на среднее значение всех наблюдений, чтобы получить CV. Это представляется совершенно неправильным подходом, поскольку он оценивает одно значение для различной величины. Тем не менее, это часто работает на удивление хорошо, хотя я не знаю, почему. Это работает в этой симуляции:

. сумма х у s2
Переменная | Набл. Среднее ст. Дев. Мин Макс
------------------------+------------------------------------------------------ -------------
       х | 100 6. 097301 1.012154 3.62283 8.696612
       у | 100 6.081827 1.000043 3.759932 8.447584
      с2 | 100 .0823188 .1212132 .0000193 .605556
 

Стандартное отклонение внутри субъекта представляет собой квадратный корень из среднего значения s2 и общее среднее значение представляет собой среднее значение среднего значения X и среднего значения Y. Следовательно оценка внутрипредметного CV:

. disp sqrt(.0823188)/((6.097301 + 6.081827)/2)
.04711545
 

Таким образом, этот метод дает оценку CV внутри субъекта как 0,047 или 4,7%. Этот можно сравнить с оценками по среднеквадратичному CV и логарифму методы, которые составили 4,6% и 4,8%. Почему это должно быть, я не знаю, но это работает. Я не знаю, будет ли это работать во всех случаях, поэтому не рекомендую Это.

Мы можем довольно легко найти доверительные интервалы для оценок либо по корню, метод среднего квадрата или логарифмический метод. Для среднеквадратичного метода это очень прямой. У нас есть среднее значение квадрата CV, поэтому мы используем обычное доверительный интервал для среднего значения, затем извлеките квадратный корень.

. сумма с2м2
Переменная | Набл. Среднее ст. Дев. Мин Макс
------------------------+------------------------------------------------------ -------------
    с2м2 | 100 .0021519 .0030943 4.47e-07 .0166771
 

Стандартная ошибка — это стандартное отклонение CV, деленное на квадрат корень размера выборки.

 . дисп.0030943/кв.(100)
.00030943
 

95-процентный доверительный интервал для квадрата CV можно найти по средней минус или плюс 1,96 стандартных ошибок. Если выборка мала, мы должны использовать t раздача здесь. Тем не менее, CV в квадрате вряд ли будут нормальными, поэтому CI все равно будет очень приблизительным.

. дисп .0021519 - 1,96*.00030943
.00154542
. дисп .0021519 + 1,96*.00030943
.00275838
 

Квадратные корни этих пределов дают 95% доверительный интервал для CV.

дисп кврт(.00154542)
.03931183
. дисп кврт(.00275838)
.05252028
 

Следовательно, 95% доверительный интервал для внутрисубъектного CV по среднему значению квадратный метод составляет от 0,039 до 0,053, или от 3,9% до 5,3%.

Для логарифмического метода мы можем найти доверительный интервал для внутрисубъектного стандартное отклонение по логарифмической шкале. Стандартная ошибка s _w /root(2 n ( m -1)), где s _w внутрисубъектное стандартное отклонение, n — количество субъектов, а м — количество наблюдений на одного субъекта.

В моделировании с _w = корень (0,0021566) = 0,0464392, n = 100, а м = 2.

Следовательно, стандартная ошибка составляет 0,0464392/корень (2 * 100 * (2-1)) = 0,0032837.

95% доверительный интервал составляет 0,0464392 — 1,96 * 0,0032837 = 0,0400031 до 0,0464392 + 1,96*0,0032837 = 0,0528753.

Наконец, мы антилогарифмируем эти пределы и вычитаем один, чтобы получить доверительные пределы для CV: exp(0,0400031)-1 = 0,040814 и exp(0,0528753)-1 = 0,05429817, поэтому 95% доверительный интервал для внутрисубъектного CV составляет от 0,041 до 0,053 или от 4,1% до 5,3%. Они немного уже, чем среднеквадратичные доверительные интервалы, но очень похоже.

Я бы сделал вывод, что либо метод среднеквадратичного, либо логарифмический метод могут использоваться.

Спасибо Гарри Андерсону за указание на ошибку на этой странице.

Мартин Блэнд

---

Вернуться к часто задаваемые вопросы по планированию и анализу измерений исследования.

Вернуться на домашнюю страницу Мартина Блэнда.

Эта страница поддерживается Мартином Бландом.
Последнее обновление: 16 октября 2006 г.

Назад к началу.

Коэффициент вариации: формула и применение

• Автор Gnanambigai GS
• Последнее изменение 19-07-2022

• Автор Гнанамбигай GS
• Последнее изменение 19-07-2022

Коэффициент вариации: Стандартное отклонение данных является абсолютной мерой дисперсии. Это выражается в единицах, в которых указаны записи в данных. Например, стандартное отклонение данных о высоте деревьев в метрах также выражается в метрах. Но это нельзя сравнивать со стандартным отклонением веса студентов, выраженным в килограммах.

Это связано с тем, что оба эти значения выражены в разных единицах измерения. Следовательно, для достижения этого сравнения стандартное отклонение должно быть преобразовано в относительную меру. Эта относительная мера дисперсии называется коэффициентом вариации, также обозначаемым как CV. Давайте узнаем больше о коэффициенте вариации в этой статье.

Узнайте о мерах рассеивания

Что такое коэффициент вариации (CV)?

Коэффициент вариации (CV) представляет собой стандартизированную меру разброса точек данных вокруг среднего значения. Его также называют относительным стандартным отклонением (RSD). Он используется для описания изменчивости путем выражения стандартного отклонения в виде доли от среднего значения. Коэффициент вариации можно рассчитать только для данных, измеренных по шкале отношений. Шкала отношений имеет абсолютный нуль и имеет равные интервалы между единицами.

Коэффициент вариации – это отношение стандартного отклонения к среднему значению. Это делает его безразмерным числом. Чем выше значение коэффициента вариации; тем больше степень отклонения от среднего.

Определение коэффициента вариации

Коэффициент вариации определяется как отношение стандартного отклонения \(\left( \sigma \right)\) к среднему \(\left( \mu \right).\) Коэффициент вариации обычно выражается как процент, умножив отношение на \(100.\)
Коэффициент вариации \( = \frac{{{\rm{Стандарт}}\,{\rm{Отклонение}}}}{{{\rm{Среднее}}}} \times 100\% \)

Формула коэффициента вариации

Математически формула CV в процентах в символах выглядит так:

\(CV = \frac{\sigma} {\mu} \times 100\% \)

где,

\({\sigma \to }\) стандартное отклонение

\({\mu \to}\) означает

Эта формула для коэффициента вариации дает результаты в процентах. n {{x_i}} }}{n}\)

Использование коэффициента вариации

Дисперсия — это измерение дисперсии чисел в наборе данных.
1. Он используется для сравнения степени вариации между двумя или более рядами данных, которые имеют разные меры или значения.
2. Он также используется для расчета правдоподобия или вероятности распространения события.
3. В финансах люди используют эту дисперсию для оценки риска инвестиций и определения их прибыльности.
4. Еще одно распространенное использование дисперсии — оценка точности метода.

Интерпретация коэффициента вариации

Коэффициент вариации рассчитывается как отношение стандартного отклонения к абсолютному значению среднего. Следовательно, CV всегда положительное число. Это помогает нам определить, является ли стандартное отклонение данных маленьким или большим по сравнению со средним значением этих данных. Если значение коэффициента вариации равно единице или \(100\%,\), это означает, что стандартное отклонение равно среднему значению.

Для значений CV меньше единицы или \(100\%,\) это означает, что стандартное отклонение меньше по сравнению со средним значением, а значения больше единицы или \(100\%\) имеют место, когда стандартное отклонение больше среднего. 92}} }}{N}} \)
\(N \to \) размер
\({x_i} \to \) индивидуальное значение
\(\mu \to \) среднее значение
Шаг 3: Вычислить коэффициент вариации в процентах, найти отношение стандартного отклонения к среднему и умножить результат на \(100.\)
\(CV = \frac{\sigma}{\mu } \times 100\%\)

Преимущества коэффициента вариации

1. Коэффициент вариации не зависит от единиц.
2. Это безразмерное число.
3. Можно использовать для сравнения дистрибутивов.
4. Показывает взаимосвязь между стандартным отклонением и средним значением.

Недостатки коэффициента вариации

1. Когда коэффициент вариации приближается к бесконечности, значение среднего приближается к нулю.
2. Даже незначительные изменения среднего сильно повлияют на коэффициент вариации.
3. Его нельзя использовать для вычисления логарифмических значений.
4. Его нельзя использовать для нахождения интервалов среднего.

Решенные примеры – коэффициент вариации

Q.1. Учитывая, что среднее значение и стандартное отклонение теста класса равны \(59,9\) и \(10,2,\), найдите его коэффициент вариации.
Решение:
Формула для расчета коэффициента вариации: стандартное отклонение \(= 10,2\)
\(\mu \to \) среднее \(= 59,9\)
\(\следовательно CV = \frac{{10,2}}{{59,9}} \times 100\% \)
\(CV = 17,03\% .\)

Вопрос 2. Стандартное отклонение и коэффициент вариации данных равны \(1,2\) и \(25,6\%,\) соответственно. Найдите значение среднего.
Решение:
Формула для расчета коэффициента вариации: стандартное отклонение \(= 1,2\)
\(CV \to \) коэффициент вариации \(= 25,6\%\)
\(\mu \to \) среднее значение
\(\поэтому \mu = \frac{\sigma }{{CV}} \times 100\% \)
\(\mu = \frac{{1. 2}}{{25.6}} \times 100\% \)
\(\мю = 4,68.\)

Q.3. Среднее количество автомобилей, проданных за \(3\)-месячный период, равно \(87,\), а его стандартное отклонение равно \(5.\). Среднее значение комиссий равно \(5 225,\), а стандартное отклонение равно \(773.\). Сравните эти два варианта.
Решение:
Формула для расчета коэффициента вариации: \sigma \to }\) стандартное отклонение \(= 5\)
\({\mu \to }\) означает \(= 87\)
\(\поэтому CV = \frac{5}{{87}} \times 100\% \)
\(CV = 5,75\% \)
(ii) Комиссия произведена
\({\sigma \to }\) стандартное отклонение \(= 773\)
\({\mu \to }\) среднее значение \(= 5225\)
\( CV = \frac{{773}}{{5225}} \times 100\% \)
\(CV = 14,79\% \)
CV произведенной комиссии больше, чем CV проданных автомобилей.

Q.4. Общие оценки, полученные двумя учениками Сатьей и Видьей по \(5\) предметам, составляют \(460\) и \(480,\) со стандартным отклонением \(4,6\) и \(2,4,\) соответственно. Кто более постоянен в своих оценках?
Решение:

Name of the Student	Sathya	Vidya
Number of Subjects \(\left( n \right)\)	\(5\)	\(5 \)
Всего баллов \(\left( {\sum x } \right)\)	\(460\)	\(480\)
Среднее \(\left( \mu  \ справа)\)	\(\mu  = \frac{{\sum x}}{n}\) \(\mu  = \frac{{460}}{5} = 92\)	\(\mu  = \frac{{\sum x}}{n}\) \(\mu  = \frac{{480}}{5} = 96\)
Стандартное отклонение \(\left(\sigma  \right)\)	\(4,6\)	\(2,4\)
Коэффициент вариации (CV)	\(CV = \frac{\sigma} {\mu} \times 100\% \) \(CV = \frac {{4.6}}{{92}} \times 100\% \) \(CV = 5\% \)	\(CV = \frac{\sigma} {\mu} \times 100\% \) \(CV = \frac{{2,4}}{{96}} \times 100\% \) \(CV = 2,5\% \)

Резюме Сатьи \( > \) Резюме Видьи. Поэтому видья более последовательна.

Q.5. Еженедельные продажи двух продуктов \(A\) и \(B,\) показаны ниже.

7 (28\)

Продукт \(А\)	\(59\)	\(75\)	\(27\)	\(63\)	\(56\)
Товар \(Б\)	\(150\)	\(200\)	\(125\)	\(310\)	\(330\)	\(250\)	\(225\)

Identify какой из продуктов показывает большие колебания продаж.
Решение:

Product \(A\)	Product \(B\)
\(x\)	\(y\)
\(59\)	\ (150\)
\(75\)	\(200\)
\(27\)	\(125\)
\(63\)	\(310\)
\ (27 \)	\ (330 \)
\ (28 \)	\ (250 \)
\ (56 \)	7 \ (225 \) 7 \ (56 \)	7 \ (225 \) 4 \ 4974973473434343434343434343434343434343434343434. \ (56 \)	7 \ (225 \)	\ (56 \)	7 \)	\ (56 \)	7 \) сумма x  = 335\)	\(\sum y  = 1590\)
Среднее, \(\overline x  = \frac{{335}}{7}\)	Среднее, \(\overline y = \frac{{1590}}{7}\) 92}\)
\(59\)	\(11.14\)	\(124.10\)	\(150\)	\(58\97.14\) 3
\ (75 \)	\ (27,14 \)	\ (736,58 \)	\ (200 \)	\ (-27,14 \)

0

7 \ (-27,14 \)

7 \ (-27,14 \)

7 \ (-27,14 \)

7 \ (-27,14 \)

7 \ (27,14 \)

\ (-27,14 \)

0

7 (27\) 92}} }}{N}\)

\(-20,86\)	\(435,14\)	\(125\)	\(-102,14\)	\(10432,58\)	\(15.14\)	\(229.22\)	\(310\)	\(82.86\)	\(6865.78\)
\(27\)	\(-20.86 \)	\ (435. 14 \)	\ (330 \)	\ (102,86 \)	\ (10580.18 \)
\ (28 \)	7
7 \ (28 \)
7 \ (28 \)
7 \ (28 \)
7 \) (394.58\)	\(250\)	\(22.86\)	\(522.58\)
\(56\)	\(8.14\)	\(66.26\)	\(\frac{{35092,86}}{7}\) \(= 5013,27\)
Стандартное отклонение	\({\sigma _A} \)	\(18,6\)		\({\sigma _B}\)	\(70,8\)
)	\(47,86\)		\({\mu _B} = \overline y \)	\(227,14\)
Коэффициент вариации 0340	\(C{V_A} = \frac{{{\sigma _A}}}{{{\mu _A}}}\)	\(0,3886\)		\(C{V_B} = \ frac{{{\sigma _B}}}{{{\mu _B}}}\)	\(0,3117\)
CV as \(\% \)	\(C{V_A} = \frac{{{\sigma _A}}}{{{\mu _A}}} \times 100\% \)	\(38,86\%\)		\(C{V_B} = \frac {{{\sigma _B}}}{{{\mu _B}}} \times 100\% \)	\(31,17\%\)

Коэффициент вариации выше для продукта \(A \), чем у продукта \(B. \). Следовательно, колебания продаж выше для продукта \(A.\)

Попытка пробных тестов

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Q.1. Как рассчитать CV?
Ответ: Коэффициент вариации — это отношение стандартного отклонения к среднему значению этих данных. Формула для расчета коэффициента вариации в процентах выглядит следующим образом: отклонение
\(\mu\to\) среднее.

Вопрос 2. О чем говорит коэффициент вариации?
Ответ: Коэффициент вариации — это стандартизированная мера разброса точек данных вокруг среднего значения. Он определяется как отношение стандартного отклонения \(\left( \sigma \right)\) к среднему \(\left( \mu \right).\)

Q.3. Каковы шаги для расчета коэффициента вариации?
Ответ: Шаги для расчета коэффициента вариации для заданных данных следующие.
(a) Рассчитайте среднее значение.
(b) Рассчитайте стандартное отклонение.
(c) Рассчитайте коэффициент вариации в процентах – найдите отношение стандартного отклонения к среднему и умножьте результат на \(100.\)

Q.4. Может ли коэффициент вариации быть больше \(1?\)
Ответ: Да. Если значение коэффициента вариации равно \(1\) или \(100\%,\), то стандартное отклонение равно среднему значению. Значения меньше \(1\) указывают на то, что стандартное отклонение меньше среднего, а CV больше \(1\) показывает, что стандартное отклонение больше среднего. CV выше \(1\) называется высокой дисперсией.

Q.5. Для чего используется коэффициент вариации?
Ответ: Коэффициент вариации (CV) также называется относительным стандартным отклонением (RSD). Он используется для описания изменчивости путем выражения стандартного отклонения в виде доли от среднего значения.

Q.6. Хорошо или плохо высокий коэффициент вариации?
Ответ: В целом, для коэффициента вариации значение более \(1\) или \(100\%\) указывает на высокую вариацию. Считается, что значения меньше \(1\) или \(100\%\) имеют низкую вариацию. Большая дисперсия указывает на то, что значения в данных расположены далеко от среднего и друг от друга. С другой стороны, небольшая дисперсия указывает на то, что значения в данных установлены близко к среднему значению и друг к другу.

Теперь у вас есть вся необходимая информация о коэффициенте вариации, и мы надеемся, что эта подробная статья будет вам полезна.

Вопросы о коэффициенте вариации с советами и решениями

Используете ли вы коэффициент вариации для определения прогнозируемости?

Ключевой момент : Коэффициент вариации не является идеальной мерой предсказуемости. Однако при правильном использовании он может повысить ценность процесса прогнозирования бизнеса.

В мире прогнозирования одним из ключевых вопросов, который необходимо учитывать, является предсказуемость конкретного набора данных. Например, продавец может постоянно делать прогнозы лучше, чем его или ее коллега. Это потому, что назначенные им данные более предсказуемы, или продавец, о котором идет речь, более опытен в прогнозировании?

Один из способов, с помощью которого специалисты по планированию спроса пытались ответить на этот вопрос, заключается в использовании расчета, называемого коэффициентом вариации (CV). Некоторые люди называют это стандартизированным или нормализованным стандартным отклонением (StdDev). С точки зрения непрофессионала, коэффициент вариации — это мера того, насколько тесно сгруппирован конкретный набор данных. Формула резюме:
CV = стандартное отклонение (σ) / среднее значение (µ).

В этом сообщении в блоге я расскажу об этом конкретном показателе и о том, как его интерпретировать.

Ключевое значение CV заключается в том, что он корректирует различия в величине — он измеряет разброс относительно величины.

• Случай 1: Среднее = 50; Стандартное отклонение = 01, CV = 01/50 = 0,02
• Случай 2: среднее = 5000; Стандартное отклонение = 50, CV = 50/5000 = 0,01

Основываясь только на StdDev, случай 2 имеет больший разброс, но, глядя на CV, мы понимаем, что он меньше разброса по сравнению с его величиной. Меньшие CV всегда представляют более узкий спред.

ПРИМЕЧАНИЕ : Верно, что CV не применяется ко всем типам данных. Например:

• Спорадические или прерывистые данные не могут быть проанализированы на предмет предсказуемости с использованием этого конкретного показателя.
• Сезонные данные могут иметь высокий CV, но могут быть очень предсказуемыми.
• Эта мера полностью игнорирует последовательность наблюдений. Совершенно трендовый набор чисел может быть помечен как непредсказуемый, потому что у них высокий CV.

Хотя эта мера не идеальна, она остается очень популярной среди практиков, возможно, потому, что ее очень просто вычислить. В этом посте я ограничиваюсь объяснением того, как следует интерпретировать CV, и не уделяю слишком много внимания его недостаткам.

Теперь давайте рассмотрим несколько примеров: В таблице ниже показаны три строки данных.

 

На первой диаграмме ниже показаны данные, соответствующие первой строке (среднее значение = 50, стандартное отклонение = 1, CV = 0,02). Как видите, распределение довольно узкое. Это означает, что работа синоптика довольно проста. Если бы это был я, я бы сделал прогноз 50 на все будущие месяцы.

Следующая диаграмма представляет данные во второй строке (среднее = 50, стандартное отклонение = 5, CV = 0,1). По сравнению с приведенным выше примером прогнозирование немного сложнее из-за более широкого разброса.

 

Следующая диаграмма представляет данные в третьей строке (среднее = 50, стандартное отклонение = 10, CV = 0,2). Как видите, разброс шире. И по сравнению с двумя распределениями выше данные сложнее прогнозировать из-за еще большего разброса.

Итак, если мы поместим разные CV на один и тот же график, получится картина, на которую стоит взглянуть еще раз. Я построил CV 0,15, 0,3, 0,5, 0,7, 1, 1,5 и 2 при среднем значении 10 000. Результаты представлены в таблице ниже.

Как вы можете видеть на рисунке выше, коэффициент вариации 0,15 имеет большую часть данных, близких к среднему значению, и, следовательно, является предсказуемым. С другой стороны, кривая CV, равная 2, настолько плоская, что лишь отдаленно напоминает нашу стандартную кривую нормального распределения. Прогнозировать на таком наборе данных будет очень сложно.

Основываясь на приведенном выше графике, можно сказать, что более низкие значения CV будут означать большую предсказуемость за счет более узкого распределения. В моей работе с клиентами Arkieva я обычно делаю следующее:

• Используя предварительный анализ, разделите данные на два набора — один, где резюме имеет значение, а другой — нет (см. примечание выше). Затем в первом наборе данных я выполняю вычисления CV.
• Мне нравится использовать отсечку 0,3 как меру высокой предсказуемости.
• Я считаю все, что CV выше 0,7, очень изменчивым и не совсем предсказуемым.
• Значения отсечки (0,3 и 0,7) несколько произвольны, и вы можете использовать немного другие значения.

Используете ли вы резюме в своем бизнесе? Если да, то мне интересно услышать от вас.