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| EP05-A3 定量测量程序的精度评估 |
EP15-A3 精度和偏差估计的用户验证 |
| EP06-A 定量测量程序的线性评估 |
EP17-A2 临床实验室测量程序的检测能力评估 |
| EP09-A3 使用患者样本的测量程序比较和偏差估计 |
EP21-A 估计临床实验室方法的总分析误差 |
| EP10-A3-AMD 定量临床实验室测量程序的初步评估 |
EP24-A2（替代 GP10-A） 使用接收器操作特性曲线评估实验室测试的诊断准确性 |
| EP12-A2 定性测试性能评估用户协议 |
EP28-A3C（以前的 C28-A3C） 在临床实验室中定义、建立和验证参考区间 |
| EP14-A3 处理样品的可交换性评估 |
确保测量程序的性能特征（精度、正确性、线性度、干扰、检测能力）满足预期用途的要求至关重要。制造商（IVD 公司）必须在产品开发过程中建立绩效，以反馈到开发过程、FDA 510k 提交和产品营销，并支持该领域的客户。实验室必须验证他们能够在实施新测量系统期间、在监管检查期间（根据 CLIA '88 法案）以及作为能力验证 (PT) 计划的一部分实现制造商声称的性能。测量系统分析 (MSA) 可让您在一次分析中确定所有这些重要的性能特征。
在 2003 年 3 月的临床化学中被评为最佳 ROC 曲线软件。49 号 3 页。433-439，Analyse-it 让您建立和比较诊断测试的能力，以正确诊断患者。探索测试如何区分阳性和阴性病例，并探索考虑误诊成本的最佳决策阈值。
在引入新的测量程序时，您希望了解它如何与您现有的程序叠加或根据黄金标准评估其性能。Bland-Altman可让您查看方法之间的一致性以及方法之间的差异可能对临床解释产生的影响。更高级的程序（如戴明回归和 Passing-Bablok）告诉您方法之间的偏差、医疗决策点可能受到的影响，并让您测试偏差是否满足性能要求。
参考区间对于临床医生解释结果和做出诊断至关重要。作为实验室，您的工作是提供他们可以依赖的正常参考范围。借助任何软件包中可用的最广泛的方法，能够按性别、年龄、种族、分析等因素划分区间，这使得建立参考范围或将其转移到新的测量程序变得容易。
使用 Shewhart 变量和属性、CUSUM 和移动平均控制图（EWMA 和 UWMA）获得洞察力并提高过程性能。应用 WECO、Nelson 和 Montgomery 规则来帮助识别可能的失控情况。使用分层来进一步了解问题并发现趋势和模式。当您实施改进或进行其他更改时，您可以通过阶段跟踪之前和之后的性能，从而确保改进已经完成并持续进行。
确定过程性能的过程能力指数，以确保您提供满足客户要求的产品。满意的客户意味着更少的拒绝商品和服务投诉，从而改善您的业务并降低成本。
帕累托分析可帮助您快速识别常见缺陷，以便您可以集中精力进行改进，从而获得最大回报。分层可让您分解缺陷，以便您可以识别影响因素，例如影响缺陷率的操作员，或查看流程改进前后的缺陷，以确保更改正在减少缺陷。
Analyse-it 标准版的所有功能都包含在内，因此您可以通过使用假设检验和模型拟合技术确定解决方案来改进流程和产品。
这是正确的。Analyse-it 集成到 Microsoft Excel 2007、2010、2013、2016、2019 和 Office 365 for Microsoft Windows。几乎没有学习曲线，直观的用户界面和基于逻辑任务的工作流程对于我们这些不是程序员或全职统计学家的人来说很有意义。
您的所有数据和结果都保存在 Excel 工作簿中，便于与同事协作和共享，这意味着没有锁定的文件格式。
尊敬的客户朋友，如您有任何意见建议，请通过下表反馈给我们，我们会尽快与您联系。
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