在新方法、新试剂、新仪器用作体外诊断前，常常有必要对它的可接受性做出初步决定。这个初步的方法性能检查，既不是对方法长期性能的严格评价，也不是评价影响设备产生结果的多种因素。本标准的首要目标是有助于发现问题，并要求立即予以纠正，或询问厂商，或作进一步评估。本标准规定了一种对临床检验方法的线性、偏倚、线性漂移、样品交叉污染和精密度作初步评价的方法。在新方法用于检测病人样品前、或者在对方法作任何改进后，必须进行初步评价。这些试验原意是用于自动化仪器的评价，但也可用于试剂盒、手工方法或其他体外诊断设备的评估。只做10例样品的重复实验，通过绘制实验点，作一些简单的计算，即可评价性能特性。使用多线性回归分析统计技术，可进一步获取影响不精密度因素的信息(如样品交叉污染和线性漂移)。因为提供了简单数据分析的说明，所以无需使用计算机。本实验用于仪器性能特性的初步估计，已确定设备最终的可接受性，实验结果仅可确定设备是否具有严重的不可接受性能。标准中简述了所用的材料和方法。此基本实验可能有多方面的改变(如延长实验天数、剔去有问题的样品)。随设备的复杂性、方法的特性和用户的有用资源而改变。 WS/T 228-2002 定量临床检验方法的初步评价 WS/T228-2002 标准下载解压密码：www.bzxz.net

中华人民共和国卫生行业标准
WS/T228-2002
定量临床检验方法的初步评价
Preliminary evaluation of quantitativeclinical laboratorymethods
2002-04-20发布
中华人民共和国卫生部发布
2002-07-01实施
WS/T228—2002
1范围
2材料
一批的校准和样品顺序
实验天数和批数
初步试验
6数据收集和记录
7初始数据散点图和检查
7.1数据对浓度的差值散点图
目测离群点
7.3目测线性
8不精密度数据的分析
偏倚的初步评价
9.1设定值
9.2偏倚计算
9.3解释
10所有数据的分析步骤…
11总结
附录A（标准的附录）
附录B（标准的附录）
附录C（标准的附录）
附录D(标准的附录）
初步性能可接受性检查
数据表使用示例
统计学解释
参考文献
WS/T228--2002
临床实验室准备开展新项目前，对购买的仪器及相应试剂盒上由厂商列出的性能标准是否实应进行实验于以验证。本标准提供了实验程序及统计方法，方便实验室参照使用，较快地得出结论。评价验证的性能包括：精密度、线性、交叉污染等。本标准从2002年7月1日起实施。本标准由卫生部医政司提出。
本标准的附录A,B、C,D都是标准的附录。本标准起草单位，上海市临床检验中心。本标准主要起草人：胡晓波、岑小鹏、冯仁丰。本标准由卫生部委托卫生部临床检验中心负责解释。1范围
中华人民共和国卫生行业标准
定量临床检验方法的初步评价
Preliminary evaluation of quantitativeclinical laboratory methods
WS/T228—2002
在新方法、新试剂、新仪器用作体外诊断前，带常有必要对它的可接受性作出初步决定。这个初步的方法性能检查，既不是对方法长期性能的严格评价，也不是评价影响设备产生结果的多种因素。本标准的首要目标是有助于发现问题，并要求立即予以纠正，或询问厂商，或作进一步评估。本标准规定了一种对临床检验方法的线性、偏倚、线性漂移、样品交叉污染和精密度作初步评价的方法。在新方法用于检测病人样品前、或者在对方法作任何改进后，必须进行初步评价。这些试验原意是用于自动化仪器的评价，但也可用于试剂盒、手工方法或其他体外诊断设备的评价。只做10例样品的重复实验，通过绘制实验点，作一些简单的计算，即可评价性能特性。使用多元线性回归分析统计技术，可进一步获取影响不精密度因素的信息（如样品交叉污染和线性漂移）。因为提供了简单数据分析的说明，所以无需使用计算机。
本实验用于仪器性能特性的初步估计，以确定设备最终的可接受性，实验结果仅可确定设备是否具有严重的不可接受性能。
标准中简述了所用的材料和方法。此基本实验可能有多方面的改变（如延长实验天数、别去有问题的样品）。随设备的复杂性、方法的特性和用户的有用资源而改变。2材料
为了测试方法，需要3个稳定的混合血清作为分析物，在检验方法中其浓度应分布于厂商声明的或医学相关的范围（不要超出厂商声明的范围）。这种材料可以是商品（如控制品或校准品），也可以使用病人的混合样品。中间水平混合物的浓度最好界于低、高水平浓度的中间。可以将高、低两个水平的混合血清等量混合后制成中间水平。为了在每批中预试设备，需要的中间水平材料应比另两个水平多。样品基体必须与方法的要求符合，若使用不恰当的基体可出现干扰。按厂商的指导准备相应样品基体。
若高、低混合样品不能恰当地分布于有效范围，可以加分析物于高水平混合样品。同样可对低水平混合样品作稀释。二者的处理须考虑潜在的基体效应。选择高和低水平混合样品在整个实验期间要注意它们的稳定性。若分析物是稳定的，准备足够量的三个材料，完成整个评价。若材料是不稳定的，分装冷冻或每天复溶控制品。3一批的校准和样品顺序
本实验在数天内由一系列分析批组成。一“批”是指不间断的连续分析样品，但推荐操作中要求间断的除外。尤其是在推荐的操作顺序内无需重新校准，除非厂商要求做校准。第1个样品是用来预试系统的，此样品对顺序中第3个样品可产生恒定的交叉污染。样品交叉污染可使用算术分析法评估。每批中中华人民共和国卫生部2002-04-20批准2002-07-01实施
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用于结果分析的数据，应从第2个样品算起。在一批内须按下列规定顺序分析，不可改变、中断或插人样品：中、高、低、中、中、低、低、高、高、中。无论何种原因，后面9个样品中的任何一个被拒绝、遗失或未报告，整批结果需要重做。当从不完整批次中去除所有数据时，应务力寻找原因。这个顺序是经特别设计的，可对非线性、样品交叉污染和批内漂移作出估计。要注意的是，本标准设计采用多元回归方法来分析样品交叉污染。许多现代分析仪是任选式分析仪，上述顺序所需的批模式可能不会出现。此时多元回归的假设变成无效，可能得到无效的结果。本方案和多元回归方法经调整后可同时估计试剂交叉污染和样品交叉污染，但已超出了本标准的范围。4实验天数和批数
至少在5天内，每天做1批。更多批数和天数将增加结果的可信度。为了处理增加天数或批数的数据，实验人员应使用附录C公式。为了简化数据分析，每天应做相同的批数。文件中的例子是5天内每天做1批，是实验的最低要求。
5初步试验
开始实验前，所有操作设备的实验人员应熟悉操作，进行开机、校准、找出误差、清洁、关机、试剂准备和所有其他操作内容的实践，这对于开始可接受性检查前是必须的。若有可能的话，在开始本方案前厂商应完成仪器的培训和安装。6数据收集和记录
附录A为数据记录纸样张。通过目测有助于保证样品按要求的顺序进行分析，记录三个水平的每一个测定值的均值。使用这些表格，或作相应修改会大大地便于数据分析。在表A1上，已完整地记录了10个样品顾序。第1个样品是预试，只用后面9个样品结果作分析。7初始数据散点图和检查
可用各种方法分析本实验的数据。但首先是点划数据，观察每个浓度下测定值的离散图，同时审核三个水平的所有结果。图上可表达不精密度、偏倚和非线性的效果。目测评估数据是必要的，因为对这样小的数据组，任何统计归纳的“效率”都很差。7.1数据对浓度的差值散点图
图1为数据的散点图。X轴是预期浓度。Y轴表示测定值与参考值的差值。图中差值零线表示参考值。每个点都应点上去（每个水平有15个点）。差值，mg/dL
批次数1111
差值散点图——数据表示批次
66g参考浓度,mg/aL
图1BUN测定的原始数据差值图
7.2目测离群点
仔细检查数据中的离群点（即某浓度水平下，偏离主群点的单点），并作出判断。对某点是否为离群2
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点的决定有困难时，须留下来作数据分析。在小样实验中对离群点的处理要特别谨慎，因为一个离群点会极大地影响数据分析。
若发现了群点，须努力找出原因，可能会提示根本问题。若离群点在多批中出现，相应措施是：a）排除故障；b）在以后分析中，保留看来有问题的数据点：c）中止初步评估，开始对不精密度作进一步评价。若在数据分析中包括离群点，由此得到的结论因离群点而极大地不相称。若仅一批中发现离群点，可再做一批替代。
7.3目测线性
从差值图上可检查有无非线性表现。例如：图1表示为非线性，因为中间水平结果高于低水平或高水平结果。若数据未呈线性，那么最好评价多元回归系数（B，）（包括每张计算表）在一个以上批次或所有批次的数据是否有显著性差异，然后进一步进行完整的线性评价。另外，因为收集数据太少，在初步实验中仅能检出非线性。对非线性可接受性能由各实验室自行判断。8不精密度数据的分析
有两种方法计算总不精密度（标准差）。首先，最简单的是计算每个浓度下所有测定值的标准差，这样得到每个水平“简化”的总标准差估计值，可通过初步实验对检验方法的不精密度作出初始统计。“简化”的总标准差估计值（即每个水平）常略低于下面计算的总标准差。参见用于计算两种不同算术方法间差值的Krouwer(1981)公式。“标准”的总标准差估计值计算，可由批内、批间（若每天做1批以上）、天间因素的方差成分估计而得，附录C提供了计算公式和方法。然后相加这些方差成分，开方计算出“纠正”的总标准差。方差成分的相对大小可用来研究不可接受不精密度的原因。对各种方差成分使用的进一步讨论超出了本标准的范围。若有必要进行此类展开的各成分总不精密度分析，对各成分的检查而又找不到不精密度原因，则停止数据分析，和厂商联系，或进行10～20天不精密度的评价，以便找出原因。8.1解释
三个水平中每一个都需要提供不精密度的目标，然后将估计的总不精密度和它的每个目标水平作比较。比较时，大于目标的值就拒绝，低于目标的值就接受（见表A3）。同时也可进行统计检验。需要注意的是，估计的总不精密度是一个点的估计，也就是说，若重复多次实验，可产生一系列的值。而且，靠近真值的点估计值要较远离真值的点多。不精密度目标的解释超出本标准的范围，应注意：无论点估计值或最大预期精密度都可作为不精密度目标。为了有利于确定不精密度目标应使用现成的或相近分析物性能的样品。
9偏倚的初步评价
以每个浓度的测定均值和设定值间的差异来度量偏倚程度。9.1设定值
偏倚估计实际上就相当于混合血清对被测样品的仿效程度及混合血清值设定的准确度。定值方法取决于所用混合样品的性质。
a）混合病人样品应在评价的每天用另一种已知准确的方法（一种理想的参考方法）对混合样品作分析。计算均值确定设定值。b）控制或校准样品，这些液体样品不一定与病人样品表现一样，所以不能有效地反映方法的偏倚。但是，它们可以用来证实方法的测定结果与厂方的期望值是否一致。若有可能应使用广商定值，或者检测系统组均值。而和另一个方法作比较得出的值不能作为定值，因为潜在基体效应会影响任一方法。c）病人样品如在评价中使用商品化混合样品，可进行配对交叉实验来估计方法偏倚。WS/T228—2002
每天挑选低、中、高三个水平的病人新鲜样品，置于每批的最后。每个样品应使用已知准确的方法分析得到参考值。
9.2偏倚计算
a）控制品、校准品或病人样品混合样品计算表A2记录的结果得到测定均值。将三个浓度水平的每一个测定均值减去设定值得到估计偏倚：偏倚一测定均值一设定值。b）病人样品按表A7记录结果，根据样品浓度（高、中、低）分组。按表计算每个样品在两种方法间的差异和每组平均差异(偏倚)。9.3解释
有一个或多个因素会造成测定值的差异，包括方法误差、标准化不正确、不精密度、干扰、基体效应、源移、样品交叉污染和不正确定值。估计偏倚应与您的偏倚允许目标进行比较。10所有数据的分析步骤
实验的设计可用于估计斜率、样品交叉污染，非线性和线性漂移等影响。第9点和附录C用来估计方差成分。附录C也包括多元回归方法。若初始数据分析显示，方法可能具有不可接受性能时，采用多元回归分析。多元回归方法由附录C和表A4、A5、A6中的公式组成。但是.只有在需要详细了解各个因素对不精密度影响时，才有必要用此方法。11总结
本方案提供了最大量的性能信息，但花费了最少的时间和材料。为达到这一目标，数据收集必须极为仔细，不能让离群值破坏实验的有效性。同样，数据分析步骤的设计，使每个数据点为多种目标服务，从选定浓度值的顺序中得到所有可能的信息。详细的不精密度评估需要用适当纠正后的方差成分，使用完全套叠方差分析（ANOVA）来估计（见表A3）。非线性、线性漂移、样品交叉污染和偏倚的评估需要采用多元线性回归，简化的数学计算，仅适用于此特定的实验设计（见表A4，A5，A6）。对方法可接受性能的最终决定，应根据检验结果在医学上的用途和实验室目前的实际可接受标准。虽然受到数据量较小的限制，但本方案仍是评价仪器或方法最低可接受性能的有力工具。在计算中使用下列符号：
两值相乘。
一样品的预测值或设定值。在差值散点图中绘于水平轴上。y
样品的测定值或实验值与预测值或设定值的差异。在差值散点图中绘于垂直轴上。C各个浓度的设定值。
测定值(y）与设定值(C)间的偏倚或差异。所用三个水平的任意一个数据点的数目。t—一检验偏倚显著性的统计学计算，一般称为t检验。R--混合批内方差。
S一一每天均方差。用每天均值标准差的平方来计算。SDz——各水平的总标准差，用附表C的式(C1)计算。Sy.x—剩余标准差，也称为方差分析的均方根，用以估计评估方法的标准差或不精密度，排除了模式化的所有参数的影响。
一纠正天间方差，由每天均方差减去三分之一混合批内方差得到。T下载标准就来标准下载网
U—总不精密度方差，由混合批内方差加上纠正天间方差得到。V-一总不精密度标准差，用附录C中表C1的标准差公式计算。W一一总不精密度变异系数，按附录A中的方法计算。方法/仪器：
设定值(C)：低
批玖：
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附录A
（标准的附录）
初步性能可接受性检查
表A1、原始数据汇总表（供各批原始数据用）混合样品来源：
分析物：
日期/时间：
操作者：
天数：
将每个测定值（Y）填写2次，每1次填于各个相应栏中：测定顺序
浓度水平
总和：
均值：
批内标准差：\
批内方差，2
测定值
不记录
1）参见附表C的基本运算。批内标准差的运算，运用附录C的式（C1)，或采用计算器上分母为一1的标准差计算值。
2）方差为标准差的平方。
方法/仪器：
设定值(C)：低
由表A1得出每批测定值：
批内标准差
总均值(Y)：
设定值(C)：
偏倚-D(Y-C)：
您的允许偏倚：
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表A2偏倚计算表（供所有批次用）混合样品来源：
分析物：
日期/时间：
操作者：
每天批内标准差和均值数据源自表A1。6
批内标准差
批内标准差
方法/仪器：
设定值(C)：低
混合批内方差（R)I)
天间均值方差(S)\
纠正天间方差（T)
T-(S)—(R)/3
总不精密度方差(U)
U-(R)+(T)
总不精密度标准差（V）
总均值（由表A2得出）（W）
总不精密度（CV%）
CV%=(V)/总均值·100%
您的允许不精密度(CV%）
接受或拒绝
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表A3不精密度计算（供所有批次用）混合样品来源：
分析物：
日期/时间：
操作者：
1）因为所有天都有相同数量的数据点，允许从简，取每个水平下所有可接受批次的批内方差均值。2）由表A2上每个水平的数据计算天间均值方差。3）若小于0,设为0。
若不精密度估计是满意的，则可停止评估。若想评价各成分不精密度，继续参见表A4，A5和A6。高值
方法/仪器：
设定值(C)：低
抵次：
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表A4多元回归计算表（每批一张数据表）混合样品来源：
分析物：
日期/时间：
操作者：
天数，
比例因子：［设定值（中）一设定值（低））一斜率
非线性
总计/678
—234
总计/678
（斜率）
(非线性）
以上系数是实验设计的乘数，不能改动。8
交叉污染
—102
—126
总计/678
总计/678
(交叉污染）
(线性）
（漂移/测试）
方法/仪器：
设定值(C)：低
批次：
(1)计算截距：B。=
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表A5回归系数的检验表（每批张数据表）混合样品来源：
分析物：
日期/时间：
操作者：
，是每批Y值的均值。
（2）计算标准误或估母：用下列多元线性回归公式计算Y，的值(Y的预期值）测定号
测定赋值
测定值
Sr·x=
计算Y
E（Y-Y）
Sar-r'-
余数平方
(Y,-Y,\)*
Y=B+B·X,+B2·X,-I+B·（X-2/3)2+B·1(见附录C),其中X是X的赋值（即：低=—1中=0，高=+1)，时间是！乘以B（从-4～十+4）(3) t-检验
回归参数
回归值
标准误值
Sr.x0.4135
Sr.x*0.4135=
Sy+x*0.2367
Sy.x-0.1330=
当自由度为4t>4.6或<—4.6时，t检验有显著态义（P<0.01)(D)
标准误
-检验
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