测量方法一致性评价
数控机床加工一致性评价自动化改进
03
自动化改进的优势
技术介绍：自动化评价方法
智能传感器技术
智能传感器可以用于实时监测加工过程中的各种参数 ，如温度、压力、振动等。通过集成智能传感器技术 ，自动化评价系统可以实时收集加工数据，并对其进 行快速分析和处理，从而实现对加工过程的一致性评 价。
机器学习算法的应用
机器学习算法能够从大量的数据中提取模式，并用于 预测和评估。在加工一致性评价中，可以使用机器学 习算法来识别工件的误差模式，并预测工件的加工质 量。这可以帮助工程师更加准确地预测和防止潜在的 制造问题。
自动化பைடு நூலகம்进的方向
自动化改进的方向包括自动化编程、自动化操作、自动化监控等。自动化编程可以提高编程效率，减 少编程错误。自动化操作可以减少人力成本，提高生产效率。自动化监控可以实时监测机床的运行状 态，及时发现并解决问题。
自动化改进的难点
自动化改进的难点包括技术难度、成本投入、实施周期等。技术难度是指实现自动化需要具备较高的 技术水平和经验。成本投入是指自动化改进需要投入大量的资金和人力成本。实施周期是指自动化改 进需要经过多个阶段和测试验证，才能最终实现。
数控机床加工一致性评价自动化改进
目 录
• 介绍 • 现有评价方法 • 自动化改进的优势 • 案例研究 • 技术实施
目 录
• 挑战与解决方案 • 未来展望 • 实习生参与 • 资源和参考文献 • 问答环节
01
介绍
数控机床简介
数控机床的基本组成
数控机床由机床本体、数控系统和附件三部分组成。机床本体是数控机床的基础，包括床 身、主轴、进给系统等。数控系统是数控机床的核心，可以根据输入的程序控制机床的运 动轨迹。附件则包括刀具、量具、夹具等辅助工具。
玉米新品种DUS测试及数量性状一致性评价
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4. 26
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10
关键 ,不具备一致性 ,特异性和稳定性就无从谈起 。
在玉米 DU S 测试中性状是否具备一致性极为 根据指南要求 ,在测试的 49 个性状中需要测量的 13
80
黑 龙 江 农 业 科 学 4 期
个数量性状的一致性作以评价 ,为玉米 DU S 测试及 新品种选育提供参考 。 表 3 玉米测量性状变异系数
15. 雄穗主轴与分支角度
27. 叶缘波状程度
39. 每行粒数
3. 叶片边缘颜色
16. 雄穗侧枝姿态
28. 叶鞘花青甙显色
40. 果穗形状
4. 散粉期
17. 花丝花青甙显色
29. 株高
41. 子粒类型
5. 抽丝期
18. 花丝花青甙显色强度
30. 穗位与株高比率
42. 子粒顶端颜色
6. 上位穗上叶与茎杆角度
19. 雄穗最低位侧枝以上主轴长度
31. 果穗着生姿态
43. 子粒背面颜色
三种体温测量方法的一致性评价
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信度的三种计算方法
信度的三种计算方法信度是指研究结果的可靠性和准确性，是科学研究中一个重要的指标。
在各个领域的研究中，如何计算信度是一个关键问题。
本文将介绍三种常用的信度计算方法：内部一致性信度、重测信度和判别信度。
一、内部一致性信度内部一致性信度是指评价测量工具各项指标之间的相互关系是否一致。
常见的内部一致性信度计算方法有：Cronbach's alpha系数和Rasch模型。
1. Cronbach's alpha系数Cronbach's alpha系数是一种常用的内部一致性信度计算方法，它是通过计算各测量项之间的相关性来评估测量工具的信度。
Cronbach's alpha系数的取值范围在0到1之间，值越接近1表示测量工具的信度越高。
通过计算Cronbach's alpha系数，可以评估测量工具的整体信度以及各个测量项之间的相关性。
2. Rasch模型Rasch模型是一种基于概率统计的内部一致性信度计算方法，它是通过对被试者的回答模式进行分析来评估测量工具的信度。
Rasch 模型可以帮助研究者判断测量工具的信度以及被试者的回答模式是否符合预期。
通过Rasch模型的分析，可以得出测量工具的信度以及被试者的回答模式是否稳定和可靠。
二、重测信度重测信度是指在相同条件下，对同一对象进行多次测量所得到的结果之间的相关性。
常见的重测信度计算方法有：Pearson相关系数和Spearman相关系数。
1. Pearson相关系数Pearson相关系数是一种常用的重测信度计算方法，它是通过计算两次测量结果之间的相关性来评估测量工具的信度。
Pearson相关系数的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示两次测量结果之间的相关性越高。
通过计算Pearson相关系数，可以评估测量工具的重测信度以及测量结果的稳定性。
2. Spearman相关系数Spearman相关系数是一种非参数的重测信度计算方法，它是通过计算两次测量结果的排序之间的相关性来评估测量工具的信度。
粒度分析
粒度分析一:一致性评价-粒度分析方法开发和验证背景介绍一致性评价和仿制药开发过程中，粒度是API、辅料和制剂中间体的粉体学研究重要技术指标之一，传统的粒度测量方法中，以过筛最为常见，常以“目”为单位。
粒度与目数有个快捷换算方法，二者近似乘积为15000。
过筛的方法虽然成本低，但是难以给出具体的粒度分布情况，人为因素影响较大，且“目”的概念相对比较含糊，不同的标准如美国标准、英国标准及泰勒标准还是有细微的差别，这样对沟通操作可能带来一些不便。
随着时代的进步，多种新型的测量仪器的应用也使得对粒度的把握更加准确，如激光衍射粒度分析仪、库尔特计数仪、颗粒图像处理仪器及离心沉降仪等等。
不同设备的测量原理不同，导致结果会有所差异。
例如沉降仪所依据的理论是Stokes公式中球形颗粒的沉降速率与粒径之间的关系，而对不规则颗粒，二者之间的关系是未知的，为此沉降仪所测得的粒径相当于某一球体的大小，称之为沉降速度粒径；库尔特计数器得到的称之为等效电阻粒径；激光粒度仪给出的粒径称之为等效散射光粒径。
因此，只有颗粒为完整的球形时，所有设备测得结果才有可能是相同的。
随着当前对药品质量的要求越来越高，口服固体API和辅料的粒度分布影响着药物的溶出速率甚至是体内吸收，无论是制粒或者粉末直压工艺都需要对粉体颗粒的粒度分布有一个严格控制范围，粒度分布直接影响颗粒的流动性、可压性甚至含量均匀度等等。
本文将对激光衍射粒度仪测量方法的开发进行一个简单的介绍。
激光衍射法精密度、准确度执行标准简单的说，激光衍射粒度仪主要是利用了光的散射原理测量粒径，是基于颗粒体积的计算技术，将不规则颗粒假设为等体积球模型。
颗粒的粒度越小，散射角越大。
图片来源EP0-31Particle size analysis by laser light diffraction2010版和2015版《中国药典》粒度和粒度分布测定法均收录了第三法（光散射法），制剂通则仅对仪器的一般要求和测定法进行了简单介绍，目前CFDA尚无应用第三法进行API 粒度分析方法开发和验证的相关指导原则。
检测结果一致性评价方法的选择
检测结果一致性评价方法的选择在进行检测结果一致性评价时，选择适当的方法非常重要，因为它能够帮助我们确定不同方法或评估者之间的一致性程度。
以下是几种常见的评价方法，可以作为选择的参考。
1. 百分比一致性（Percentage Agreement）：这是一种简单直观的评价方法，计算出评估者之间在结果上达成一致的百分比。
这种方法适用于二元结果或多级分类结果的一致性评价。
但是，百分比一致性没有考虑评估者之间的随机性和偶然性，可能存在过于乐观的结果。
2. Cohen's Kappa系数：Kappa系数是一种常用于测量评估者之间一致性的统计指标。
它考虑了评估者之间的随机一致性，并将其减去，以反映真实一致性的程度。
Kappa系数介于-1和1之间，值越接近1表示评估者之间一致性越高。
当数据为多分类时，可以使用加权Kappa系数。
3. Fleiss' Kappa系数：Fleiss' Kappa系数是Cohen's Kappa系数在多个评估者之间一致性评价中的拓展。
它适用于多个评估者对多个分类项目的一致性评价。
Fleiss' Kappa系数也介于-1和1之间，值越接近1表示一致性越高。
4. Intraclass Correlation Coefficient (ICC)：ICC是一种广泛用于评估连续性数据（例如测量结果）一致性的方法。
它考虑了评估者之间和测量次数之间的随机性，并量化了其对一致性的影响。
ICC介于0和1之间，值越接近1表示一致性越高。
5. Bland-Altman图：Bland-Altman图是一种用于评估两个连续变量的一致性的图形方法。
它可以显示两个评估者（或方法）之间的差异和一致性范围。
通过计算平均差值和上下限，可以量化评估者之间的一致性程度。
在选择适当的一致性评价方法时，应考虑以下几点：1. 数据类型：不同的数据类型可能需要不同的评价方法。
例如，对于二元结果或多级分类结果，可以使用百分比一致性或Kappa系数。
定性试验评价和检测结果一致性检验的统计分析方法
定性试验评价和检测结果一致性检验的统计分析方法目录一、内容概要 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 文献综述 (4)1.3 研究目的与问题 (6)二、定性试验评价方法 (7)2.1 定性试验概述 (8)2.2 常用定性试验评价方法介绍 (8)2.2.1 专家评审法 (10)2.2.2 访谈法 (11)2.2.3 观察法 (11)2.2.4 实验室试验 (13)2.3 定性试验评价方法的比较与选择 (14)三、定性试验检测结果 (16)3.1 检测结果的记录与描述 (17)3.2 检测结果的统计分析 (18)3.3 检测结果的质量评估 (19)四、一致性检验的基本原理 (20)4.1 一致性检验的概念与意义 (22)4.2 一致性检验的常用方法 (23)4.2.1 交叉验证法 (24)4.2.2 Kappa系数检验 (26)4.2.3 Cronbach's alpha系数检验 (26)4.3 一致性检验的参数设置与优化 (27)五、定性试验评价与检测结果一致性检验的统计分析方法 (29)5.1 统计分析方法的分类与应用 (30)5.1.1 方差分析(ANOVA) (31)5.1.2 逻辑回归分析 (32)5.1.3 项目反应理论(RT) (33)5.2 统计分析方法的参数选择与优化 (35)5.2.1 显著性水平与检验功效 (36)5.2.2 样本量与效应量的估计 (37)5.2.3 参数估计与假设检验的合理性 (38)六、案例分析与讨论 (39)6.1 案例背景与数据来源 (40)6.2 定性试验评价与检测结果的一致性检验过程 (41)6.3 结果分析与讨论 (42)七、结论与展望 (43)7.1 研究结论 (44)7.2 研究贡献与局限性 (45)7.3 未来研究方向展望 (46)一、内容概要本文档主要介绍了定性试验评价及检测结果一致性检验的统计分析方法。
我们将概述定性试验评价的基本概念及重要性，强调其在各个领域中的广泛应用。
(完整版)10-诊断研究设计
主
01 医学诊断研究基本原理
要
内
02 医学诊断研究设计方法
容
03 医学诊断研究基础设计
04 医学诊断研究高级设计
诊断研究设计要点
确定金标准 选择研究对象 进行样本量估算 盲法、独立和同步比较诊断试验和“金标准”结果 计算诊断试验的相关指标及统计分析
确定金标准
当前医学界公认的诊断某疾病最可靠、准确度最高的诊断方法。 常用的金标准包括
盲法、独立和同步比较诊断试验和“金标准”结果
采用盲法评价诊断试验结果十分重要，即要求判断诊断试验结果者 不能预先知道研究对象是否患病，而按照“金标准”判断研究对象 是否有病者不能知道诊断试验的结果。
某些情况下，“金标准”建立在一系列试验和相关临床资料的基础 上。此时“金标准”不能包括所研究的诊断试验，否则可能发生掺 合偏倚，增加两者的一致性，扩大诊断试验的准确性。（独立）
美国国家临床实验室标准化委员会（National Committee for Clinical Laboratory Standards，NCCLS）2002年发布了《用患者 标本进行方法比对及偏倚估计：批准指南-第二版》 （简称EP9-A2指南）
最低的分布比例是10%！
样本量估算
样本含量估计的要素： ①真实性指标（灵敏度、特异度）的水平； ②检验水准α，即I类误差的概率； ③允许误差δ。
诊断试验的用途
• 诊断疾病 • 筛选无症状的病人 • 判断疾病的严重程度 • 估计疾病临床过程及预后 • 估计对治疗的反应 • 判断治疗效果
诊断研究的基本原理
①用金标准进行检查或检验，可将试验对象分为两组，即 金标准确诊的患某病组及金标准排除的未患某病组。
②用新方法进行的诊断试验所得出的患病与未患病的结果 分别与金标准方法所得出患病与未患病的结果比较，根据 其是否一致对试验方法进行评价。
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知行合一
测量方法一致性评价
【两种脂肪测量方法的评价问题】 人乳中脂肪含量的测量方法有两种：方法一为甘油三酯
酶解法（trig），方法二位标准的Gerber方法（gerber）。用 两种方法检测测量45例研究对象，进行评价。
【分析思路】
• 围绕以下五个问题思考 1.两种方法得出来的结果是否有差异？ 差异多大？ 2.测量误差有多大？测量值的误差是否随测量值的
【数据类型】
1、一次性测量：每个受试者两种方法各测量一次。 （见本篇） 1. 可互换的重复性测量：每个受试者两种方法各测
量2次或以上。 2. 配对的重复性测量：如每个受试者由不同的测量
员或在不同的时间分别用两种方法测量一次，每 个测量员或每个时点，都有两种方法的测量结果 。这样测量员或时点就是配对因素。
答案：Test for constant variance ：P=0.38，尚不能认为测量值的方差随测 量值的大小变化，其中方差代表离散度，表明测量值的误差不随测量值 的大小变化。
2. 回答第3个问题：一种测量方法能被另一种取代吗？
答案： Test for slope = 1 ：P=0.00456，两种方法不能直接替换，需要建 立互换函数。
【结果解释】
• 两方法结果差的均值D （TRIG – GERBER）= -0.000222 • 一致性范围（limits of agreement）：-0.174812, 0.174368 • 标准差（SD）= 0.087295 【临床意义】
回答第1个问题：“两种方法得出来的结果是否有差异？ 差异多大？”两种方法若 没有差异，“两方法结果差的均值D ”应该等于0；所以偏移（bias）为-0.000222。
【临床意义】 回答第4个问题：如何把一种测量值转换成另一种? 转换结果准确性如何？ 答案：给出了两种测量方法互换函数和置信区间评估准确性。
【结果解释】
如果从两种方法测量值散点图及nt variance），则需要尝试把原始数据 进行对数转换后分析。本例因为方差一致性检验p值很大， 不需要把数据进行对数转换，因此软件后面输出的“对数转 换后的分析结果”可以置之不理。
【测量可靠性与组内相关系数（ICC）】
上述分析用Bland-Altma方法，回答前四个问题
下面的分析通过计算组内相关系数（ intraclass correlation coefficient, ICC）
回答第5个问题：“测量的可靠性如何？”Reliability was assessed by the ICC for agreement.
选择“基本统计”—“相关分析” —“组内（ intraclass ）相关系数”
【结果解释】 按“单向随机效应模型计算的组内相关系数”为8.085e-10 按“采用单向方差分析法计算的组内相关系数”为-0.02273，其95%可信区间为0.02273, -0.02271 【临床意义】 回答第5个问题：“测量的可靠性如何？”结果表明：ICC=-0.023，相关性弱。
大小变化？ 3.一种测量方法能被另一种取代吗？ 4.如何把一种测量值转换成另一种? 转换结果准确性
如何？ 5.测量的可靠性如何？
【测量一致性与Bland-Altma方法 】 软件操作：选择“基本统计”—“诊断试验与预测方程”—“定量测量方法比较” 方法1：trig法（TRIG） 方法2：Gerber法（GERBER） 此处选择重复方法为“1：一次性测量”
【结果解释】
• Bland-Altma散点图：即差值（Y）与均值（X）的散点图 • 每个点代表每个检测样本
• 横坐标为受试对象两种方法测量值的均值A，本例中为（TRIG + GERBER）/2 • 纵坐标为受试对象两种方法测量值的差值D，本例中为 TRIG – GERBER • 上 图 3 条 水 平 线 即 差 值 D 的 平 均 值 （ -0.000222 ） 及 其 95% 范 围 （ -0.174812 ，
0.174368）。 【临床意义】
回答第1个问题：“两种方法得出来的结果是否有差异？ 差异多大？”结果表明： 两边的水平线内覆盖了95%以上的人群，直观看出大部分在2个SD以内，有3个人在 2个SD以外存在偏移。
【临床意义】
1. 回答第2个问题：测量误差有多大？ 测量值的误差是否随测量值的大小 变化？