定度曲线和电度表标定电流是什么意思曲线一样吗

原标题:干货丨做标准曲线的12个經典问题

标准曲线的制作中会有这样那样的问题,比如常有人问:一定要做5个点?线性相关系数R值必须几个9才达标标曲是每天都做還是每次都做?标曲是否必须通过原点……

本文整理了标曲相关问题,

1、标准曲线的制作依据

GB/T《基于标准样品的线性校准》中:

1)标准曲线的浓度范围应覆盖正常操作条件下的被测量范围;

2)标准样品的组分尽量与被测样品组分一致;

3)标准样品的浓度值应等距离的分咘在被测量范围;

4)标准样品的个数至少应有3个浓度;

5)每个标准点至少重复2次,这个重复是指从稀释开始;

如果国家标准有相应的浓度系列推荐尽量按国家标准。工作中我们经常采用线性校准因为线性方程最为简洁。

校准曲线包括标准曲线和工作曲线前者用标准溶液系列直接测量,没有经过预处理过程这对于样品往往造成较大误差;而后者所使用的标准溶液经过了与样品相同的消解、净化、测量等全过程。

3、首先标曲要做几个点

标准曲线需要几个数据点,是由所检测组分的浓度范围、分析仪响应特性、干扰因素、浓度与检测信號响应类型有关的

3个点:对于一些低浓度,特别是微量分析并且浓度范围不是很大的,检测器响应可靠背景干扰非常小的,则可以選用较少的工作点就行一般有3个浓度点就足够了,有些甚至可以只用一个浓度点就行另一个点直接用坐标原点。

4~6个点:对于平时测量嘚样品浓度范围较宽并且检测器响应不完全是一次曲线(直线)的,可以采用二次曲线或分段校正方式以减少数据偏差,这种情况就需要多用几个数据点如果不分段,数据点有4~6个就够用

至少两个点:但如果是分段校正,则每段需要至少两个数据点而对于一些样品無浓度范围规律的,特别是一些检测机构如果分析仪的检测响应可靠,环境因素影响少的可以做校正曲线。若是环境因素影响大的則不必做校正曲线,而采用标准加入法或标准加入-一次稀释法反而简便一些

实际上,我们一般是做五个点(不包括零浓度);一般以检絀限的5~10倍为第一个点以后根据1倍递增,最高浓度是最低浓度的10~20倍为宜(理化分析实验为例)当然,要根据仪器的灵敏度来调整

4、标曲R值是几个9才合格?

实验室应按检测标准(方法)的要求使用标准溶液或标准物质建立标准曲线所用标准溶液或标准物质应覆盖被测样品的浓度范围。检测标准(方法)如无具体的要求至少使用5个标样(除空白外)建立线性标准曲线,每个点重复测定1-3次对于筛选方法,线性回归方程的相关系数不应低于0.98对于确证方法,相关系数不应低于0.99

其实,大于0.99是判断是否为线性相关的一个标准实际应用中线性大于0.999才是比较理想的。线性在0.99到0.999之间的监测结果只用接近最高浓度一半(中间浓度)的位置才比较准确如果线性大于0.999的话,在整个线性范围内都会有一个比较满意的结果

如果检测的线性不好,可以减少标准的覆盖范围将标准的浓度调整到待测样品浓度附近,这样结果也是非常准确的例如,样品的浓度约20ppb但在0~50ppb范围建立标准曲线,但线性非常不理想这时可以将标准范围调整到15~25ppb之间,作五个标准

即检验校准曲线的精密度。对于以4~6个浓度单位所获得的测量信号值绘制的校准曲线分光光度法一般要求其相关系数|r|≥0.9990,否则应找出原洇并加以纠正重新绘制合格的校准曲线。

即检验校准曲线的准确度在线性检验合格的基础上,对其进行线性回归得出回归方程y=a+bx,然後将所得截距a与0作t检验当取95%置信水平,经检验无显著性差异时a可做0处理,方程简化为y=bx移项得x=y/b。在线性范围内可代替查阅校准曲线,直接将样品测量信号值经空白校正后计算出试样浓度。

当a与0有显著性差异时表示校准曲线的回归方程计算结果准确度不高,应找出原因予以校正后重新绘制校准曲线并经线性检验合格。在计算回归方程经截距检验合格后投入使用。

回归方程如不经上述检验和处理就直接投入使用,必将给测定结果引入差值相当于解决a的系统误差

即检验分析方法的灵敏度,方法灵敏度是随实验条件的变化而改变嘚在完全相同的分析条件下,仅由于操作中的随机误差导致的斜率变化不应超出一定的允许范围此范围因分析方法的精度不同而异。唎如一般而言,分子吸收分光光度法要求其相对差值小于5%而原子吸收分光光度法则要求其相对差值小于10%等等。

6、标准曲线有效期的规萣

(1)标准曲线属于实验室质量控制的范围,按照《实验室资质认定评审准则》中结果控制的要求:定期使用有证标准物质(参考物质)进行监控和/或使用次级标准物质(参考物质)开展内部质量控制

(2)准则中并未对“定期”进行规定,所以如果“定期”就根据实驗室的实际情况来定了。

(3)既然准则上没说明那根据一般的分析教材,当实验条件(包括药剂、人员、仪器等)发生变化时最好重噺制作标准曲线。一般来说仪器如果长期使用并经过检定,是处于稳定状态而人员药剂的变化往往会较大。如果说每次换个人操作都偠换曲线那工作量就太大了。

7、每次开机都必须做标准曲线

从药品检测的要求来说,因为:

1、每天所配的流动相都会有所不同导致絀峰的时间都会有一定的差异,峰面积相应都有所差异

2、检测器光能也在不断的衰弱,因此其每天的相应值也有所不同其峰面积也有差异。

基于以上原因原则上应该是每天都要进行标准曲线校正的。

标准曲线不要每次都做但是每次必须进标准品样品;因为每次你的鋶动相和原来的不可能完全一样,同时仪器的状态也在变化所以不同批次间的保留时间是不一致的,所以你必须用随行标准品来定位与萣量

8、校准曲线能不能长期使用?

每批样品应测定一个校准曲线中间点浓度的标准液其测定浓度与校准曲线标准点的浓度相对误差不嘚超过规定范围,如果超过规定相对误差需重新绘制校准曲线。

也可以这样说不同的分析项目,不同的分析方法校准曲线斜率的稳萣性不同。如校准曲线的斜率较为稳定则在样品分析时,可只测定两个标准点当此两个标准点与原曲线相应点的相对偏差均小于5%时,鈳使用原校准曲线因此,样品分析前需根据斜率的稳定性来确定是否需同时制作校准曲线。

我们一般的做法是根据检测的频率来做,如果该项目天天都要检测并且检测量较多时,要求至少每周做一次曲线如果检测量上,一个月都没有几单的话就一个月做一次曲線。当然仪器如果出现故障并大修后回来的,经过检定后需要重新做曲线。

9、标准曲线是否必须过原点

标准曲线不一定非要过原点,只要线性好就可以了因为做空白的话基本上不会过原点。过原点是强制过的实际曲线可能不过,就会造成误差不过原点是因为有系统误差。

针对是否过原点(00)问题,可以从原点(00)代表的意义来考虑:

即所测组分浓度为零的时候,信号响应值(液相色谱也就是峰高或鍺峰面积)是否也为零通常来说色谱分析是属于这种情况的,因而可以把(00)点作为一个浓度水平计入标准曲线(甚至不需要真的去配一个浓度为零的标准溶液来进样),这也是单点法定量的一个依据;而类似的情况在光谱法测定时就讲不通了浓度为零的标准溶液(夲底)响应信号(吸光度)往往不是零,这个时候标准曲线就不一定过原点了

10、标准曲线的线性范围?

线性范围这个大家都比较清楚主要从相关系数r看,一般要求r大于等于三个九之前做实验有时候浓度高时,线性不好高浓度点不在标准曲线上,而是在标准曲线的下媔而且离拟合的标准曲线比较远。遇到这种情况标准曲线的线性相关系数就很差,有时候才一个九最后我终于想明白了,如果自己鼡手动拟合的话用平滑的曲线去连接所有点的话,你就会发现如果在线性范围内,连接起来就是直线如果超出了线性范围,连接起來就是一条弯曲的曲线

11、相关系数的有效数字?

GB6 8.2.7项有如下规定:校准曲线相关系数只舍不入保留到小数点后出现非9的一位,如0.99989→0.9998如果小数点后都是9时,最多保留小数点后4位

12、Y=bX和二次曲线的选用?

标准曲线我们通常采用的是Y=a+bX曲线拟合完必须要做统计检验,且要做统計完备的线性检验和失拟检验然后再做a与0的差别检验,如果a与0的统计学上无差异你就可以考虑用Y=bX的拟合曲线,拟合出来后同样做线性檢验和失拟检验如果线性检验合格(P<0.05)且失拟检验合格(P>0.05)此时你就可以采用Y=bX。

二次曲线的采用同样是这样的道理如果你Y=a+bX时拟合不合格,你就考虑用Y=a+bX+cX2同样做失拟检验,考察拟合的符合情况如果Y=a+bX和Y=a+bX+cX2都满足拟合检验和失拟检验合格,则采用Y=a+bX形式这样符合统计学上参数朂少的统计简洁性原则。

标准曲线法有一定的优势也有一定的缺陷,它特别适合于大量样品的分析但由于每次样品分析的色谱条件(檢测器的响应性能,柱温流动相流速及组成,进样量柱效等)很难完全相同,因此容易出现较大误差此外,标准工作曲线绘制时┅般使用欲测组分的标准样品(或已知准确含量的样品),而实际样品的组成却千差万别因此必将给测量带来一定的误差。

了解各个分析项目校准曲线斜率的稳定性及影响稳定性的主要因素可决定是否能采用带标点检验原校准曲线,省略重新制作校准曲线;从校准曲线斜率的变化可判断标准溶液的稳定性,从而确定其标定周期;分析低浓度样品时应使用高纯度的水和试剂,以减少空白值降低样品的分析误差。

科学地运用校准曲线对于降低分析成本、提高检测质量有着重要的意义。

参考来源: 嘉裕检测网、实验室经理人、认可17025、化学先生等网络资料

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比对数据库将我们之前计算的d1、d2、d3,<R1R2>、<R2,R3>、<R1R3>拿到数据库中比对,如果误差较小就挑选出来挑出来晶面指数还要满足另外一个条件,就是R3=R1+R2矢量的加法法则。如果能够從数据库里面找到这样的晶面指数满足了以上所有条件那么恭喜你,你已经可以标定你的衍射斑点图了标定是终于完成了,可是大家┅定会觉得相当不轻松计算量大到万万想不到。不过标定的原理就是这样的过程,而实际我们在标定的过程总会通过已有的数据来简囮一部分计算PDF卡片上已经将部分晶面指数对应的晶面间距列举出来了,相当于一个小型数据库你算出来的d值在里面查找就好了,运气恏的话很可能就找到了接近d值的指数此后,将你挑选出来的指数代入公式进行晶面夹角计算(文末附有所有类型的晶体的晶面间距公式囷晶面夹角公式)接下来就是根据夹角条件和矢量加法条件再进行筛选。这样也完成了衍射斑点的标定过程计......

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原标题:你的预测模型靠谱吗詳解区分度和校准度的SPSS操作!

基于风险预测模型的预后研究一直以来都是研究者关注的热点,各种各样的预测模型质量参差不齐常常让囚眼花缭乱,那么如何去评价一个模型的好坏或者说当你构建出一个疾病风险预测模型后,它到底靠不靠谱值不值得去推广和使用呢?这是一个我们需要去好好考量的问题

一个好的疾病风险预测模型,它不只是简单的因变量和自变量的数学组合它背后的实际临床意義才是我们所要把握的重点,这就要求预测模型不仅要有很好的区分度(Discrimination)同时还要具备良好的校准度(Calibration)

Outcomes杂志(影响因子:4.5)上发表的一项关注心血管疾病预测模型的系统综述发现63%的研究报告了预测模型的Discrimination信息,但仅36%的研究报告了Calibration信息使得预测模型的质量成为研究泛滥的重灾区。

本期内容我们就来向大家介绍一下这两个重要的指标尤其是常常被人忽略的Calibration。

介绍Calibration之前我们先简单介绍一下Discrimination。顾名思义一个好的疾病风险预测模型,它能够把未来发病风险高、低不同的人群正确地区分开来预测模型通过设置一定的风险界值,高于堺值判断为发病低于界值则判断为不发病,从而正确区分个体是否会发生结局事件这就是预测模型的区分度(Discrimination)。

评价预测模型区分能力嘚指标最常用的就是大家非常熟悉的ROC曲线下面积(AUC),也叫C统计量(C-statistics)AUC越大,说明预测模型的判别区分能力越好一般AUC<0.6认为区分度较差,0.6-0.75认为模型有一定的区分能力>0.75认为区分能力较好。

小咖前期已经推送过很多有关ROC的文章需要的同学可以自行检索学习哈。(点击查看:【合集】15篇诊断试验和ROC曲线文章从理论到操作,要啥有啥!)

预测模型的校准度(Calibration)是评价一个疾病风险模型预测未来某个个体发生结局倳件概率准确性的重要指标,它反映了模型预测风险与实际发生风险的一致程度所以也可以称作为一致性。校准度好提示预测模型的准确性高,校准度差则模型有可能高估或低估疾病的发生风险。

1. 首先根据预测模型来计算每个个体未来发生结局事件的预测概率;

2. 根据預测概率从小到大进行排序并按照十分位等分成10组;

3. 分别计算各组的实际观测数和模型预测数,其中模型预测数即每个人的预测概率*囚数,再求总和这里人数即为1,最后总和就相当于每个个体预测概率的直接加和;

4. 根据每组实际观测数和模型预测数计算卡方值(自由喥=8)再根据卡方分布得到对应的P值。

若所得的统计量卡方值越小对应的P值越大,则提示预测模型的校准度越好若检验结果显示有统計学显著性(P<0.05),则表明模型预测值和实际观测值之间存在一定的差异模型校准度差。

区分度和校准度的SPSS操作

某研究人员拟建立一个关於冠心病患者支架介入术后再次发生MACE事件(Major Adverse Cardiovascular Events主要心血管不良事件)的风险预测模型,并对该风险模型的预测能力进行评价数据库格式洳下图所示。

其中因变量(结局事件)为Event自变量(影响因素)为性别(Gender)、年龄(Age)、收缩压(SBP)、吸烟(Smoking)、低密度脂蛋白胆固醇(LDL)及冠脉病变Syntax评分(SYNTAX)。

本研究利用Logistic回归构建预测模型(若研究为含有时间变量的生存数据则可采用Cox回归模型)。Logistic回归的操作步骤对大镓来说应该早就是小case了操作方法如下:

3. 点击Save,在Predicted Values下勾选Probabilities目的是为了在数据库中新生成一个概率值,用于绘制ROC曲线和校准曲线图

Variable in the Equation中输絀了每个影响因素的回归系数(β)、OR值、95% CI以及P值等信息。回归方程如下:

通过绘制ROC曲线计算AUC,即C统计量来评价模型的判别区分能力具体操作步骤为:

通过Hosmer-Lemeshow拟合优度检验来评价预测模型的校准能力。结果显示Hosmer-Lemeshow χ2 =4.864,P=0.772>0.05提示模型预测值与实际观测值之间的差异没有统计学顯著性,预测模型有较好的校准能力

同时SPSS还输出了Hosmer-Lemeshow检验列联表,表中将每个研究对象的预测概率从小到大进行排序并按照十分位分成10組,分别列出了每一组实际观测值(Observed)和模型预测值(Expected)从而可以在每一个分组下进行直观的比较,来帮助判断模型的校准能力

既然茬评价预测模型区分度的时候,结果可以通过绘制ROC曲线进行可视化那么对于预测模型的校准度,我们也同样可以绘制校准图使结果可视囮

我们在文献中常常可以看到,校准图的绘制一般有三种形式大家可以利用上面SPSS输出的Hosmer-Lemeshow检验列联表的结果,将其复制到Excel中(以下图形均以Excel 2013版为例)跟着小咖一起来绘制校准图形。

根据实际观测值(Observed)和模型预测值(Expected)绘制散点图并拟合线性趋势线,即可得到校准曲線如下图所示的蓝线。而红线为标准曲线(y=x)表示预测数和实际观测数完全一样。若蓝色的校准曲线和红色的标准曲线越接近则提礻模型的校准能力越好。

将每个研究对象的预测概率从小到大进行排序并按照十分位分成10组,以条图的形式来表示每组实际观测值和模型预测值的大小这样能够更加直观的展示在每一组内,实际观测值和模型预测值之间的差别以此来帮助判断模型更为准确的预测区间。

线图的表达方式和条形图类似同样也是按照预测概率的十分位分成10组,以坐标点的形式来表示每组实际观测值和模型预测值的大小並用平滑的线段依次连接起来。它不仅可以直观的展示每一组内实际观测值和模型预测值之间的差别同时也能从整体上来判断模型的校准能力。模型预测曲线与实际观测曲线越接近则可提示模型的校准能力越好。

Discrimination和Calibration是评价预测模型效能的两个重要指标但比较容易混淆,最后再和大家总结一下:

1. Discrimination区分度就是在模型的预测值中,看是否能够找到一个截点使得把患者和非患者正确区分开来。如果区分的樾开且与实际情况越吻合,则提示模型的区分度越好

2. Calibration校准度,就是评价模型预测值的大小和结局事件发生概率的大小是否一致如果模型的预测值与结局实际发生概率越接近,则提示模型的校准度就越好

如图A,模型的Discrimination很好能够根据发病风险将不同的研究对象明显的區分开来,但是Calibration较差预测值偏离校准曲线很远,与实际情况不符

图B,模型的Calibration很好预测值都集中在校准曲线上,预测较为准确但是Discrimination較差,研究对象的患病风险都比较接近无法将其明显的区分开来。

图C模型的Discrimination和Calibration都很好,不仅能够把不同风险的患者明显的区分开来洏且预测值都集中在校准曲线上,预测结果较为准确

图D,是最为理想的模型能够准确预测研究对象是否患者,发病风险为0或100%

4. 对于一個疾病预测模型,在利用Discrimination和Calibration进行评价时我们首先需要考虑的是模型的区分能力Discrimination,如果模型的区分度较差不能正确的将不同风险的人群區分开来,那么它就不是一个合格的预测模型失去了临床的应用价值,再继续评价Calibration也没有太大的意义了

所以,如果你对自己建立的疾疒风险预测模型有足够的信心那么不妨也计算一下模型的Discrimination和Calibration,相信一定会得到更多同行的认可

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