ГОСТ Р ИСО 17593—2009
П р и м е ч а н и я
1 Примеры включают в себя наименьшие квадраты линейной регрессии и регрессии Деминга, ортогональ
ной регрессии (специальный случай регрессииДеминга) или регрессии Passing/Babtock. Соответствующий регрес
сионный анализ зависит от соответствия данных определенным статистическим допущениям. Рекомендации по
оценке регрессионных методикдля исследованийсравнения методов и по выборусоответствующей методики рег
рессионного анализа см. (24) или (2S).
2 Смещение может быть вычислено из уравнения регрессии по отобранным значениям МНО (например, по
концентрациям, принимаемым для обоснования медицинского решения). См. (22).
Пример — График регрессии по данным исследования проверки системы мониторинга перораль
ной терапии антикоагулянтами представлен на рисунке 2. Две внешние линии представляют критерии
приемлемости из 8.6.1. Угловой коэффициент наклона линейной регрессии — 1,132 х 0,054,- у — точка пе
ресечения оси ординат — минус 0,2 х 0,1: коэффициент корреляции — 0.943.
X — референтныезначения МНО;
У— наблюдаемые значения МНО.
J —верхний пределприемлемости
2 —линия регрессии:
3 —пиния идентичности:
4 —нижний предел приемлемости
Рисунок 2 — Г рафик регрессии
В отношении каждого места оценкидолжны быть приведены следующие сведения:
- графикрассеянияданных с предполагаемой линией регрессии илинией у =х\
- наклон (slope) и точка пересечения (intercept) линии линейной регрессии с доверительными
интервалами;
- коэффициенткорреляции Пирсона г.
Данные выбросов могут оказать нежелательное влияние наоценки центральной тенденции идис
персии. Статистические параметры должны быть вычислены с включением выбросов и без них. и все
данныедолжны бытьпредставлены награфикерегрессиисотметкамиданныхвыбросов, обозначенны
ми различными символами.
24