RESULTADO DE APRENDIZAJE PROPUESTO.
Aplica la estadística en el control de calidad, dentro de los laboratorios de análisis clínicos
INTRODUCCIÓN.
Usualmente el laboratorio tiene que mantener un documentación exacta, realizar procedimientos de calibración regularmente, así como realizar el control de calidad para cada método utilizado.
No siempre pueden garantizar buena exactitud y buena precisión en todos los análisis a pesar de utilizar buenas técnicas, buenos instrumentos, buenas metodologías, buenos reactivos y buenos equipos automatizados. Sin medidas de precaución especiales no es posible siempre detectar los problemas de los análisis de rutina, a menos que los resultados lleguen a ser mayoritariamente erróneos, por lo que los métodos estadísticos son una parte esencial del control de calidad. Uno de los mecanismos que permite visualizar un proceso, es el uso de la estadística como herramienta de apoyo, ya que esta facilita la apreciación de la variación de los componentes de un proceso industrial, analítico, de investigación, etc. Brindando confiabilidad al proceso, ya que determina el grado de variación presentada.
Las medidas extras que se tomen para asegurar la validez de los resultados analíticos y detectar los problemas en el sistema analítico son los componentes primarios de un programa de control de calidad.
En el uso de procedimientos estadísticos aplicados al control de calidad en los laboratorios clínicos se utilizan las medidas estadísticas siguientes.
Medidas de tendencia central | MEDIA ARITMETICA | X |
Permite visualizar los valores | MEDIANA | M |
Medios entre los datos obtenidos | MODA | M |
Medidas de dispersión | RANGO | R |
Permiten visualizar la variabilidad | DESVIACION O VARIANZA | S |
Que se presenta entre los datos | DESVIACIÓN ESTANDAR | DS |
Medidas descriptivas | COEFCIENTE DE VARIACIÓN | CV |
Media aritmética (μ o X):
Equivale al cálculo del promedio simple de un conjunto de datos. Para diferenciar datos muestrales de datos poblacionales, la media aritmética se representa con un símbolo para cada uno de ellos: si trabajamos con la población, este indicador será μ; en el caso de que estemos trabajando con una muestra, el símbolo será X.
Es el valor resultante que se obtiene al dividir la sumatoria de un conjunto de datos sobre el número total de datos. Solo es aplicable para el tratamiento de datos cuantitativos.
Podemos diferenciar la fórmula del promedio simple para datos poblaciones y
muestrales:
Media aritmética para datos agrupados
En el capitulo 2 explicábamos dos tipos de tablas de frecuencias (A y B). Cuando
los datos se agrupan en tablas tipo A, la media aritmética es igual a la división de
la sumatoria del producto de las clases por la frecuencia sobre el número de
datos.LA MEDIANA
Mediana (Me):
La cantidad de datos que queda por debajo y por arriba de la mediana
son iguales.
La definición de geométrica se refiere al punto que divide en dos partes a un
segmento. Por ejemplo, la mediana del segmento
Existen entonces dos segmentos iguales:
Valor que divide una serie de datos en dos partes iguales.AB es el punto C.AC LA MODA
Moda (Mo):
frecuencia.
En el caso de que dos valores presenten la misma frecuencia, decimos que existe
un conjunto de datos bimodal. Para más de dos modas hablaremos de un
conjunto de datos multimodal.indica el valor que más se repite, o la clase que posee mayor Media aritmética para datos no agrupados
Hola Raquel, que bueno que dedicas tiempo a la educación, quizá te sirva visitar :
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encuentra algo que te guste, hasta pronto.