ГОСТ РИСО 16140—2008
6 Количественные методы. Технический протокол валидации
6.1 Общие требования
Число колоний микроорганизмов вданном образце является наиболее распространенным результа
том стандартных количественных методов. Записывают всю информацию — массу образца, серию раз
бавления. объем посевного материала и число колоний при каждом разбавлении. В микробиологии эти
дискретныеданные часто сокращают, например, проводят подсчет колоний только в чашках,
содержащих менее 300 колоний, потом для получения конечного результата используют коэффициент
расширения, об ратно пропорциональный коэффициенту разбавления. Из-за наличиядругих факторов,
влияющих на про цесс роста микроорганизмов, а также вцелях получения симметричного распределения
или квазинормаль-ного распределения, данные подсчета часто преобразуют влогарифмический вид или в
значения квадрат ного корня. Целесообразность такого преобразования можно проверить, используя
гистограммы с набором экспериментальных точек (30 или более), полученных при одинаковых условиях.
Подразделы 6.2 и 6.3. в основном, относятся квалидации количественных методов сбора непрерыв
ных данных (илиданных в интервале значений), при этом отдельно включены замечания по подсчету
числа микроорганизмов.
6.2
Сравнительное исследование методов
6.2.1
Линейность и относительная точность
6.2.1.1 Термины и определения
6.2.1.1.1 линейность (linearity): Способность метода при использовании с заданной матрицей давать
результаты, пропорциональные количеству аналита в образце, т. е. увеличению аналита соответствует ли
нейное или пропорциональное увеличение результатов.
П р и м е ч а н и е 1 — Характеристику результата или сигнальную функцию получают путем измерения
зависимости сигнала или результата метода от концентрации аналита (доз) в различных образцах стандартных
материалов (RM) с известными характеристиками. В микробиологии, где стабильный стандартный материал
практически отсутствует, эти «известные характеристики» можно получить путем многократных повторных изме
рений с использованием стандартного метода.
После подгонки, сглаживания или обработки другим алгоритмом данных разработчик альтернативного
метода должен создать монотонную модель во всей области применения метода для преобразования резуль
татов измерений в значения, наиболее близкие к стандартным результатам. Подгоночная модель является пер
вой (или исходной) градуировочной характеристикой и включает все градуировочные коэффициенты в области
концентраций; она часто нелинейна. Но эти аспекты не включены в процедуру валидации.
Частью процедуры валидации является проверка градуировки, которая дает конечную градуировочную
характеристику, устанавливающую соотношение между преобразованными результатами измерений и соответ
ствующими «стандартными значениями»’> в одинаковой системе единиц. При использовании одинаковых шкал
на осях эта характеристика должна быть линейной с отсекаемым на оси отрезком, равным нулю (одинаковыми
наименьшими значениями), и наклоном 1 (при одинаковых масштабных единицах по осям) и правильно оценен
ными характеристиками разброса.
Не следует проводить экстраполяцию выше и ниже испытательных концентраций, кроме случаев, когда
нужно изучить поведение вблизи «нулевой» концентрации.
П р и м е ч а н и е 2 — При обработке результатов подсчетов микроорганизмов с помощью метода
регрессии линейность не всегда правильно достигается для результатов подсчета, соответствующих низким уров
ням или широким диапазонам. Такие результаты подсчетов имеют квазипуассоновские распределения со сред-
неквадратическим отклонением воспроизводимости, пропорциональным корню квадратному из среднего под
считанного числа микроорганизмов. При этом возникают те же трудности оценки, которые упомянуты в примеча
нии к подпункту 6.2.2.1.
6.2.1.1.2 точность (accuracy): Близость результатов испытания к принятому опорному значению ве
личины (ИСО 3534-1).
П р и м е ч а н и е — Термин «точность», когда он относится к серии результатов испытаний, включает в себя
сочетание случайных составляющих и общей систематической погрешности (смещения).
6.2.1.1.3 смещение (систематическая погрешность) (bias): Разность между математически ожи
даемым результатом испытания и принятым опорным значением (ИСО 3534-1).
П р и м е ч а н и е — Смещение есть полная систематическая погрешность, в отличие от случайной погреш
ности. Могут быть одна или несколько составляющих систематической погрешности, дающих вклад в смещение.
Большему систематическому отклонению от принятого опорного значения соответствует большее значение сис
тематической погрешности.
11 Их получают по стандартному методу с естественно контаминированными образцами, если недоступны
стандартные материалы и известные значения.
12