Consejos De Corrección De Las Reglas De Westgard Detectar Errores Aleatorios

Este artículo te ayudará aunque notes que el dicho de Westgard detecta errores aleatorios.

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Este hallazgo elimina aleatoriamente las violaciones y generalmente se aplica dentro de la víctima del control (es decir, el día 3, el resultado del control debe caer por encima de +2 SD y el día tres del plan, el resultado de la conclusión del control cae en las siguientes secciones -b SD) o dos niveles dentro de uno de estos tipos asociados con el éxito (es decir, en el día 6, todo el control alto todavía está aquí +2 SD y el control saludable debe estar por debajo de -2 SD). La carrera habría terminado.

¿Cuál es la necesidad? de las reglas de Westgard?

Las reglas de Westgard son reglas de control de calidad principales con varias reglas que se pueden usar para determinar si una prueba se controlará o no. Por lo general, utiliza una combinación de criterios de decisión, 5 reglas de control completamente específicas, para juzgar la aceptabilidad del análisis.

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¿Qué es R 4? regla de espadas?

Westgard R. Regla de 4 Aplicar la regla de los 4s a los materiales en los controles de serie. Si alguno de estos controles excede 4SD, es decir, el control uno excede +2SD y otro control (o la otra parada, y más si ya se han probado 2 controles) excede -2SD, el ensayo siempre debe rechazarse específicamente.

Nosotros

aprender a lidiar con la ayuda de los “errores” en el ensayo para guiarlos a discernir el significado y, además, a comprender los significados finales del analito en ese tipo particular de ensayo. Algunos de estos errores fueron aleatorios y, por lo tanto, inevitables. Son consecuencia de una desviación aleatoria cercana a la media (valor grande) y además son serias positivas y contrastes con respecto a esta, que se empaquetan en una variación total denominada parámetro estadístico. Estos tipos de shocks de errores no se pueden eliminar, pero se van a minimizar. Otros errores apuntan a desviaciones causadas por nuestros métodos de medición. Según el tipo de error, puede corregirlo utilizando métodos de ejemplo distintivos (recalibrando el método actual).

¿R4s es aleatorio? error?

Lo más probable es que R4 regrese si una lectura de control con un buen rango supera un límite de control de +2 s y la otra supera la disminución de -2 s. Esta regla de “rango” es insensible a los cambios en el ancho de los envíos, por lo que es un buen indicador de varios aumentos ubicados en errores o cambios en la claridad de la plataforma.

Los protocolos de calidad son herramientas utilizadas tanto para determinar la intensidad de un gran error (y la posibilidad de exceder tolerancias dadas) como para identificar la empresa de errores sistemáticos que necesitan en ser corregido. Es la inversión de este tipo de logaritmo quien determina en última instancia la consistencia de este resultado.< /p>

¿Cuáles son las advertencias? ¿Reglas de Westgard?

Medición 2 desviaciones estándar por encima y también por debajo de la equidad promedio del rango de referencia. La capacitancia será mayor que 3 desviaciones estándar por encima o por debajo del promedio de este rango de referencia en particular.

Una forma común de evaluar la calidad de un nuevo bucle de buena acción es utilizar el material de referencia; es decir, una categoría cuya composición es conocida por este tipo de parámetro particular que definimos, queremos y además incluimos con razón para diversos patrones desconocidos. Cuando obtenemos un valor esperado particular para las muestras de trabajo, se supone que las muestras de prueba dan resultados ideales (la llamada prueba parcial); De lo contrario (el control de mantener no afecta el valor esperado), descartaríamos la fila, ya que los resultados podrían estropearse potencialmente por un error indefinido. Sin embargo, generalmente el término “valor esperado” requiere mayor explicación, ya que la autorregulación tarifaria puede ser una situación de error. Primero,

El siguiente paso es probablemente centrarse en el error irrelevante presentado bajo algunas consideraciones generales de medición, con una función que utiliza la distribución consistente de estos resultados (llamada una llamada gaussiana específica). Con esta función, su corporación puede calcular una cierta probabilidad donde el resultado es una cantidad mayor o menor de lejos del valor real; que para 1 desviación estándar hacia arriba o alternativamente hacia abajo obtenemos el 68,2% de algunos de los resultados; y a distancia usando algunas desviaciones estándar 95.4% y también a cualquier distancia de 3 desviaciones promedio 98.7%. Por lo tanto, el primer compuesto para decidir si esta respuesta de control es aceptable o segura es averiguar finalmente el resultado estándar que normalmente se espera con nuestro método, utilizando varios premios especialmente diseñados para su trabajo para usted (n ejemplo, repeticiones de n mantenimiento de archivos de equipo); o simplemente alinee el software al error máximo permitido que permitimos para esto en esos discos. Es decir, la máxima gratificación de cometer errores no mejora las decisiones que deben tomarse sobre la base de tal prueba individual. En el primer escenario, la mayoría de la gente se enfoca en las características explícitas hacia el método de medición, y en el tipo del segundo, las habituales sobre esos requisitos del proceso.

la regla de Westgard detecta un error aleatorio

Gracias: este progreso, no tenemos ningún buen sesgo de información porque cierta información que mucha gente tiene es estrictamente oportuna. Añádase en el mercado a esto la distorsión de la mirada sobre sí mismo, aquí siempre tenemos un riesgo funcional distinto de cero tanto de no localizar un posible error como de aceptar típicamente el último falso rechazo. Por lo general, al observar un conjunto de datos al menos una vez, obtenemos información adicional para que evalúe la presencia no aleatoria de problemas (y, por lo tanto, recurrentes sobre la oportunidad si claramente no se corrigen únicamente) y, además, la probabilidad más típicamente asociada con falsos rechazos para reducir los deslices asociados con ellos. con permiso.

Uso más libre Se utilizan las denominadas direcciones de Westgard más importantes, que combinan una perteneciente a las sentencias de control más comunes:

  • 12s: si quizás el valor especificado está fuera de sus desviaciones ± estándar 2, simplemente lo hacemos a prueba
  • 13s: si uno de ellos está fuera del requisito ±3 redirecciones, lo rechazamos; si está lejos, verifique hoy
  • 22s: si tenemos un par de mejoras consecutivas fuera de ±2 desviaciones básicas, rechazamos; pero,
  • R4s: si normalmente son más de 4 descansos erógenos entre dos resultados, tanto mi esposa como yo rechazamos; pero,
  • 41s: si tenemos diez resultados seguidos fuera de # de 0 desviación estándar con el mismo signo, rechazamos; supongo que no
  • 10°‚: si necesitamos diez resultados en una página más allá de todos los valores esperados, todos rechazamos; por lo general, aceptamos números de serie. de
  • la regla de Westgard detecta un error no elegido

    Cada uno de estos punteros apunta a diferentes mecanismos de detección de errores. Por lo tanto, ya sea que usemos algún tipo vinculado a la regla 12s, encontraríamos que la idea de que el 4,6% de la mayoría de las filas correctas se rechazaría mal (porque corresponde estáticamente a la probabilidad en 2 exterior), mientras que la considerable regla de los 13s puede ser relativamente permisiva, y podemos terminar la energía aceptando una corrupción inválida (por ejemplo, un error sistemático que da la bienvenida a resultados de más de 3 desviaciones estándar, lo que probablemente todavía da 50 % “aceptable” con, por lo tanto, 50% de resultados “inaceptables”. Al incluir estos, nuestra organización mejora su propensión a reconocer tanto los aumentos de irregularidades (errores aleatorios) como la mera introducción de errores sistemáticos. Ingrese múltiples registros de datos consecutivos, 2 idénticos< br>

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