AZ ÉLETTANI PARAMÉTEREK MINŐSÉGELLENŐRZÉSE

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
I. előadás.
Advertisements

a terület meghatározása
Kutyafajták tanulási képességének mérése
MÉRÉSI BIZONYTALANSÁG
MINŐSÉGMENEDZSMENT 5. előadás PTE PMMK MÉRNÖKI MENEDZSMENT TANSZÉK 2011.
Új, gyors nitrogén elemzési módszer
Dr.Vámosi Péter Szent Rókus Kórház Szemészeti osztály
Globális helymeghatározás Zárthelyi dolgozat Relatív helymeghatározás fázisméréssel.
Biológiai monitoring és mintavétel
1. Energiagazdálkodási rendszermodell
tételsor 2. tétel A kistérség a korábbi együttműködési lehetőségek alapján megtartotta a soron következő ülését. Az ülés célja a logisztikai.
Csoportosítás megadása: Δx – csoport szélesség
MŰSZERES ANALÍZIS ( a jelképzés és jelfeldolgozás tudománya)
MŰSZERES ANALÍZIS ( a jelképzés és jelfeldologozás tudománya)
Mérési pontosság (hőmérő)
Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék STATISZTIKA I. 11. Előadás.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Statisztika II. V. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Térinformatika (GIS) Házi feladat Keressen hibát a Google Earth vagy Maps adataiban, pl. az objektum jelölése nem esik egybe a műholdképen látható hellyel,
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
1 Adatgyűjtés, mérési alapok, a környezetgazdálkodás fontosabb műszerei KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek.
Varianciaanalízis 12. gyakorlat.
Panaszok kezelése Forgalomból kivonás
Hipertóniagondozás folyamata és stratégiája I.
Ápolási tevékenységünk központja a beteg SE ÁOK I.sz.Sebészeti Klinika Budapest Mollnár Enikő Zina.
ÖSSZEFOGLALÓ ELŐADÁS Dr Füst György.
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. III. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Biokémiai és Élelmiszertechnológiai Tanszék Mintavétel Élelmiszeranalitika előadás december 3.
Egytényezős variancia-analízis
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
Az F-próba szignifikáns
Vállalkozások elemzése
Vizminőség vizsgálat a biotikus index használatával
ENERGIAGAZDÁLKODÁS 4. Energiahordozók fogadása, mérése és elosztása dr. Balikó Sándor:
ALKALMAZÁSOK ÉS LEHETŐSÉGEK Dr. Fekete András egyetemi tanár BCE Élelmiszertudomány Kar Fizika-Automatika Tanszék.
Valószínűségszámítás
FELSZÍNI VÍZ MONITORING.
Mintavétel talajból, talajminták tárolása
Méréstechnika.
Alapsokaság (populáció)
A mérési hiba.
t A kétoldalú statisztikai próba alapfogalmai
© Farkas György : Méréstechnika
© Farkas György : Méréstechnika
A technológia megbízhatósága a gépesítés, automatizálás valódi célja In memoriam Dr. Brenner András.
A logisztikai rendszer beszerzési alrendszerének jellemzői és modellje
Minőségbiztosítás II_5. előadás
I. előadás.
Műszeres analitika vegyipari területre
Minőségbiztosítás 11. előadás
Közúti és Vasúti Járművek Tanszék. A ciklusidők meghatározása az elhasználódás folyamata alapján Az elhasználódás folyamata alapján kialakított ciklusrendhez.
Minőségbiztosítás II_4. előadás
TÁMOP /1-2F Műszeres analitika 14. évfolyam Fotometriás módszer validálása Tihanyi Péter 2009.
Napelemes rendszerek üzemeltetési tapasztalatai PV Napenergia Kft
20. Mutassa be a minőségbiztosítás szerepét a laboratóriumi munkában! Ismertesse a szabványok fajtáit, jelentőségét, használatát a laboratóriumi munkában!
Környezetvédelmi analitika
7. előadás Gépkocsi vizsgálati műveletek fogalma, fajtái és módszerei.
6 szigma.
Gazdaságstatisztika Konzultáció a korreláció- és regressziószámítás, idősorok elemzése témakörökből.
Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek
Kockázat és megbízhatóság
Szani Ferenc, Pitlik László, Balogh Anikó
Mikroszkópos biológiai problémák kezelése és alkalmazása a vízbiztonsági tervekben május 09. Előadó: Fazekas Zoltán Technológiai osztályvezető.
Mintavétel talajból, talajminták tárolása
2. A Student-eloszlás Kemometria 2016/ A Student-eloszlás
Az SZMBK Intézményi Modell
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
Mérési skálák, adatsorok típusai
3. Varianciaanalízis (ANOVA)
Előadás másolata:

AZ ÉLETTANI PARAMÉTEREK MINŐSÉGELLENŐRZÉSE

A laboratóriumi eredményeket befolyásoló tényezők, hibaforrások A méréshez kapcsolódó hibaforrások: preanalitikai hibák, analitikai hibák, posztanalitikai hibák. Biológiai tényezők: egyedek közötti, egyeden belüli.

Preanalitikai hibák A vizsgálatot megelőző mintavétellel, illetve a minta kezelésével (szállítás, tárolás, mintaelőkészítés) kapcsolatosak: Hemolízis, Lipémia, Alvadásgátlók hatása, Vérmintavétel időpontja, Mintatárolás (szállítás) hőmérséklete.

Analitikai hibák Laboratórium/műszer/módszer-specifikus eredmények. A vizsgálat végrehajtása során lépnek fel (pontosság, figyelem hiánya). Reprodukálhatóság, precizitás, pontosság, megbízhatóság, azaz rendszeres hibák (szisztematikus) nélküli (torzításmentes) munkavégzés. Laboratórium/műszer/módszer-specifikus eredmények.

Posztanalitikai hibák Leletkiadással, azonosítással kapcsolatos adminisztrációs hibák, valamint a kapott lelet értelmezésével összefüggő hibaforrások.

Biológiai tényezők hatása Egyedek közötti különbségek: faj, fajta, életkor, ivari különbségek miatt kialakuló, általában élettani eltérések. Egyeden belül érvényesülő hatások: eltérő takarmányozás, vemhesség, gyógyszeres kezelések, stressz, narkózis hatására kialakuló átmeneti vagy tartós, de nem kóros eltérések. betegségek következtében kialakuló különbségek kóros hatásra kialakuló eltérésnek tekinthetők.

Minőség-ellenőrzés a laboratóriumi munkában Külső minőségbiztosítás, Belső minőség-ellenőrzés. Vizsgálandó jellemzők: reprodukálhatóság (precizitás, pontosság), megbízhatóság (valós értékektől való eltérés, torzítás), specifikusság, érzékenység.

Reprodukálhatóság Meghatározása: azonos minta nagyszámú ismételt mérésével történik. mérési eredmények átlaga (x) mérési eredmények szórása (s) mérési eredmények relatív szórása (sr = 100*s/x)

(xmért – xdeklarált/ xdeklarált )* 100 Megbízhatóság Meghatározása: összehasonlító, ún. deklarált érték, pl. gyári kontrollsavó ismételt mérései. Abszolút eltérés (torzítás) = xmért – xdeklarált xmért: kontrollsavó eredményeinek középértéke legalább 10 ismétlés alapján xdeklarált: kontrollsavó ismert célértéke Relatív eltérés (megbízhatósági index): (xmért – xdeklarált/ xdeklarált )* 100

Megbízhatóság Pontosság optimális rossz jó Megbízhatóság A hiba típusa Hibátlan Véletlen hiba Rendszeres hiba Pontosság optimális rossz jó Megbízhatóság