Regresjonsplott brukes ofte ved sammenligning av to metoder eller vurdering av riktighet. Her samles det inn mange data fra analyser utført ved hjelp av disse to metodene.

Det er vanlig å kjøre regresjonsstatistikk på Excel, hvor testmetoden skal stå på y-aksen og referansemetoden på x-aksen. Her kan man finne regresjonslikningen og korrelasjonskoeffisientenmellom de to metodene. Regresjonslikningen y=ax + b kan brukes til å se om de to metodene gir likt svar på forskjellige prøveresultat, a bør være så nær verdien 1 som mulig og b bør være så nær 0 som mulig. Enhver avvik fra 1 kan tyde på at metoden har en proporsjonalfeil og enhver avvik fra 0 kan tyde på at metoden kan ha en systematisk feil. Ut i fra regresjonslikningen er det også vanlig å beregne % bias for å se om testmetoden virkelig er like god som referansemetoden. Den verdien som man jobber med ved Bioingeniørstudiet ved HISTer en %Bias som er mindre eller lik 5%. %Bias regnes ut ved hjelp av denne formelen:

% Bias = % avvik fra sann verdi = (Middelverdi- Sann verdi * 100%) / Sann verdi

%Bias kan av og til vurderes i forhold til biologisk variasjon. Krav til størrelse på %Bias kan sees i forhold til krav til total analytisk feil og krav til analytisk variasjon. (krav til %Bias = %total analytisk feil - 2* analytisk variasjon).

Fordelen med å bruke regresjonsplott er at den tillater oss å studere disse metodene over det hele analytiske måleområdet. F.eks er det mulig å oppdage om systematiske feil er forrårsaket pga analyttkonsentrasjonen eller ikke. Slike obersvasjoner kan være vanskeligere å oppdage ved bruk av andre plottmetoder, som f.eks differanseplott.


Kilder:
Tietz, fundamentals of clinical chemistry 6.utgave. Burtis, Ashwood og Bruns. ISBN: 978-0-7216-3865-2
Kapittel 13, siden 216-217.

  • No labels