Editverse gratis kalkulator
Linearitetsvurderingskalkulator (polynomtest)
Sjekk om en analyses respons er lineær over måleområdet: kalkulatoren tilpasser en rett linje og en kvadratisk verdi til ditt nivåmiddel, tester det kvadratiske leddet og rapporterer det største avviket fra linjen, med den nøyaktige R-kommandoen bak resultatet. En fullstendig veiledning følger nedenfor. Validert mot R 4.3.3.
Med enkle ord
Linearitet er en analyses evne til å returnere resultater som er direkte proporsjonale med den sanne konsentrasjonen over måleintervallet. Denne kalkulatoren bruker polynomideen bak den tidligere CLSI EP6-A (2003): den tilpasser de målte versus forventede dataene med en rett linje og et andreordens polynom og tester om det buede leddet legger til noe utover linjen. Den nåværende EP06 2. utgave (2020) bedømmer hvert nivås avvik fra den rette linjen mot en tillatt ikke-linearitet, så sammenlign det rapporterte maksimale avviket med din egen grense.
Hvis de ikke-lineære leddene ikke er signifikante, eller avviket fra linearitet holder seg innenfor en forhåndsbestemt tillatt grense, vurderes metoden som lineær over det testede området. Poenget med testen er ikke bare statistisk signifikans, men om en eventuell krumning er stor nok til å ha klinisk betydning – liten, men reell ikke-linearitet kan fortsatt være akseptabel.
Når man skal bruke en linearitetsvurdering
Vurder lineariteten under metodevalidering og -verifisering, og når det analytiske måleområdet eller rapporteringsintervallet for en kvantitativ analyse etableres. Dette bekrefter at fortynninger og høye eller lave verdier rapporteres nøyaktig.
Forbered prøver som spenner over det angitte området, repliker på hvert nivå, og definer det tillatte avviket fra linearitet før analyse. Vurder klinisk betydning, ikke bare p-verdien av de ikke-lineære termene. Koble linearitet med deteksjonsgrenser i den lave enden og metodesammenligningsregresjon som Passing-Bablok . Usikker på hvordan du angir det tillatte avviket? Testvelgeren vår kan hjelpe.
Forventet: 2 kolonner: Forventede konsentrasjoner | Målte resultater
Slipp en CSV-fil her eller klikk for å velge. Analysert i nettleseren din: ingenting lastes opp.
Forventet: 2 kolonner: Forventede konsentrasjoner | Målte resultater
x <- c({x}) y <- c({y}) summary(lm(y ~ x + I(x^2)))$koeffisienter # rad 3 = ikke-linearitetstest summary(lm(y ~ x))$r.kvadratBruksanvisning
Når den skal brukes. Sjekk at en analyse responderer lineært på tvers av rapporteringsområdet ved å teste for en kvadratisk komponent (polynomtilnærmingen fra den tidligere CLSI EP6-A).
Forutsetninger. Minst fem like informative nivåer; replikater beregnet som gjennomsnitt per nivå; konstant varians over hele intervallet.
Vanlige feil. En høy R² alene beviser ikke linearitet. Ikke signifikant beviser ikke lineæritet med svært få nivåer: inspiser residualer.
Utarbeidet eksempel
Klikk på Last inn eksempeldata ovenfor, og deretter på Kjør analyse for å se et fullstendig utarbeidet resultat med figur, formel og tolkning for denne testen.
Referanser
- CLSI. Evaluering av lineariteten til kvantitative måleprosedyrer; EP06. 2. utg. 2020.
Arbeidet eksempler
Eksempel 1 – Lineær over hele intervallet
Prøver med flere konsentrasjoner over måleintervallet måles i replikat. Tilpasning av en rett linje og et andreordens polynom viser at det kvadratiske leddet ikke legger til noe signifikant, og avviket fra en rett linje holder seg innenfor den tillatte grensen. Metoden er lineær over området.
Eksempel 2 – Signifikant, men ubetydelig krumning
Et andreordensledd er statistisk signifikant, men det største avviket fra linearitet er godt innenfor den tillatte grensen som er satt på forhånd. Fordi krumningen er for liten til å påvirke kliniske beslutninger, aksepteres metoden fortsatt som lineær for praktisk bruk.
Forutsetninger å sjekke
Prøver som spenner over måleområdet. Lineariteten må testes over det påståtte analyseintervallet, ikke bare nær midten.
Replikasjon på hvert nivå. Replikatmålinger ved hver konsentrasjon er nødvendig for å skille reell krumning fra tilfeldig spredning.
Et forhåndsdefinert tillatt avvik. Det akseptable avviket fra linearitet må fastsettes på forhånd på klinisk grunnlag, slik at avgjørelsen ikke bare avhenger av statistisk signifikans.
Vanlige feil
Likestilling av signifikans med ikke-linearitet
Et signifikant høyere ordensledd kan gjenspeile triviell krumning. Bedøm størrelsen på avviket mot en klinisk grense, ikke bare p-verdien.
Testing med for smalt område
Å vurdere linearitet bare nær midtpunktet bommer på krumning i ytterpunktene, der fortynninger og høye verdier faktisk betyr noe.
Ingen replikering
Uten replikater på hvert nivå blir tilfeldig spredning forvekslet med krumning eller skjuler den. Repliker ved enhver konsentrasjon.
Innstilling av tillatt avvik etterpå
Å velge det akseptable avviket etter å ha sett dataene forvrenger konklusjonen. Definer det før analyse.
Ofte Stilte Spørsmål
Hva sjekker linearitetstesten egentlig?
Den tilpasser en rett linje og et andreordens polynom, tester om det kvadratiske leddet forbedrer tilpasningen, og rapporterer det største prosentvise avviket fra linjen slik at du kan sammenligne det med den forhåndsinnstilte tillatte grensen.
Er et signifikant ikke-lineært ledd en fiasko?
Ikke nødvendigvis; hvis det faktiske avviket fra linearitet holder seg innenfor den klinisk tillatte grensen, kan metoden fortsatt aksepteres som lineær for praktisk bruk.
Hvor bredt område bør jeg teste?
Over hele det påståtte måleintervallet, med prøver i ytterpunktene, siden det er der ikke-linearitet har størst klinisk innvirkning.
Stemmer resultatet med R?
Ja. Kalkulatoren tilpasser de samme lineære og kvadratiske modellene som Rs lm() og viser R-kommandoen slik at du kan reprodusere tilpasningen og kvadrattermtesten.
Relaterte kalkulatorer
Referanser
- Jhang JS, Chang CC, Fink DJ, Kroll MH. Evaluering av linearitet i klinisk laboratorium. Arch Pathol Lab Med. 2004;128(1):44–48. PMID 14692813.
- Hsieh E, Liu JP. Om statistisk evaluering av lineariteten i analysevalidering. J Biopharm Stat. 2008;18(4):677–690. PMID 18607801.
- CLSI. Evaluering av lineariteten til kvantitative måleprosedyrer. EP06. 2. utg. Wayne, PA: Clinical and Laboratory Standards Institute; 2020.
Trenger du å få utført denne analysen for manuskriptet ditt?
Teamet vårt støtter metodevalidering – CLSI EP6 linearitetsvurdering med polynomisk evaluering og kriterier for tillatt avvik – med reproduserbar R-utdata.