RIQAS Avaliação da Performance

Tamanho: px
Começar a partir da página:

Download "RIQAS Avaliação da Performance"

Transcrição

1 RIQAS Avaliação da Performance Este documento é um guia para a avaliação do desempenho dos participantes nos programas quantitativos RIQAS. Estão disponíveis guias adicionais para os programas qualitativos e semi-quantitativos RIQAS. 1. Critérios de aceitação para o desempenho O desempenho no RIQAS pode ser avaliado utilizando uma combinação de resultados calculados: Target Score RIQAS, Índice de Desvio Padrão, e % de Desvio. Cada um destes indicadores avalia o desempenho de forma diferente, tal como indicado nas secções abaixo. Consideram-se critérios de desempenho aceitável: Target Score superior a 50 SDI inferior a ±2 % Desvio dentro dos "limites aceitáveis" definidos. Se o seu resultado não corresponder a nenhum dos três critérios, é exibido um triângulo vermelho ao lado do parâmetro na página de resumo do relatório de rotina, como um indicador geral de fraco desempenho. Os exemplos de relatório utilizados neste documento foram retirados do Programa de Urina Humana RIQAS. Para mais informações sobre relatórios RIQAS, solicite uma brochura de RIQAS Explicado, ou contacte o RIQAS por correio eletrónico: mail@riqas.com. 2. Critérios de seleção da Média para comparação (valor atribuído) Os seus resultados são avaliados através da comparação com uma média para comparação, que é baseada num consenso. Todos os participantes são registados em cada programa de acordo com as respetivas seleções de parâmetro, método, equipamento, unidade, temperatura de medição (quando aplicável), e número de geração no caso de reagentes da Ortho. Para uma dada amostra e parâmetro, os resultados são comparados com uma média para comparação para gerar estatísticas de desempenho. A média para comparação pode ser do Equipamento, do Método, ou do grupo de resultados de Todos os Métodos, dependendo do número de resultados. O número mínimo de resultados requerido para gerar uma média para comparação é de 5, como acordado pelo Painel de Aconselhamento RIQAS. Se existirem 5 ou mais resultados no seu grupo de equipamento registado, os seus resultados serão comparados com as estatísticas do grupo de equipamento. Se existirem menos de 5, o seu resultado será comparado com a média registada do grupo de método. Se existirem menos de 5 resultados no seu grupo de método, os seus resultados serão comparados com a média de "Todos os métodos". As exceções a esta regra são: a) Enzimas nos Programas Química Clínica, Cardíaco e Urina Humana (são utilizadas como média para comparação apenas médias de equipamento ou método). b) Os participantes Ortho Vitros são comparados com a respetiva Geração, quando possível, e em seguida por método, e depois com a média de Todos os Métodos. c) Ensaios onde não é adequada a comparação com uma média para comparação de Todos os Métodos, como, por exemplo, ensaios baseados em Imunoensaio ou de Hematologia. Evaluation of Performance pt.doc 1/18

2 3. Cálculo da Média para comparação, Desvio Padrão e Exclusão de Valores Discrepantes Os resultados são inseridos na base de dados RIQAS, e depois processados de forma a gerar estatísticas, após desativação manual dos valores discrepantes (mais afastados da média). Para cada grupo de equipamento, método e todos os métodos, calculam-se a média e o desvio padrão (SD) e aplica-se então o Critério de Chauvenet para identificar e excluir dos cálculos os resultados estatísticos discrepantes. A média e o SD são recalculados após a exclusão dos valores discrepantes. Em seguida, é repetido o processo de Chauvenet. Finalmente, é calculado o percentil 95º da nova média e do SD. Isto é utilizado para criar um intervalo superior e inferior final. Os resultados que estiverem fora deste intervalo serão também excluídos. A média final, o SD e o coeficiente de variação (CV) são então calculados. O SD calculado é utilizado para gerar incerteza associada à média para comparação (consulte a secção 8.1. c)). 4. Secção do texto do relatório No canto superior esquerdo de cada página de relatório de parâmetro, a secção de texto resume: o o o o o o o O parâmetro e a unidade escolhida de envio de resultados, Estatísticas calculadas para a amostra atual, apresentadas na unidade escolhida, O seu resultado, A sua média escolhida para comparação, Os seus resultados de desempenho: SDI, Target Score e % Desvio, juntamente com as Médias Móveis, Limites aceitáveis provenientes de Variação Biológica (Ricos et al.), apenas para informação, Limites aceitáveis de desempenho (predefinidos no TDPA RIQAS, e indicados no gráfico % de Desvio por amostra, consultar secção 9.2), Embora não se apresente abaixo, existe também espaço para indicar se as suas classificações de desempenho excedem os critérios aceitáveis (consultar secção 1). Existe ainda espaço para indicar valores de método de referência, valores ponderados ou outras informações importantes, quando apropriado. Evaluation of Performance pt.doc 2/18

3 5. Histograma de resultados É apresentado um histograma de resultados em cada página de relatório de parâmetro para que possa comparar o seu resultado com todos os outros resultados enviados. O histograma é apresentado nas unidades que escolheu e mostra o número de laboratórios que enviaram resultados no grupo do seu equipamento, método e "todos os métodos". Um triângulo preto indica onde se encontra o seu resultado. 6. Resumo de Estatísticas Multimétodo Por baixo do histograma, o resumo de estatísticas multimétodo permite-lhe rever o desempenho dos métodos registados para cada parâmetro. As estatísticas são apresentadas nas unidades em que se registou. Evaluation of Performance pt.doc 3/18

4 7. Sistema de Target Score Desenvolveu-se o sistema de Target Score para fornecer uma interpretação simples do desempenho do seu laboratório. O sistema apresentará a performance dos seus resultados para cada amostra RIQAS e mostrará também como a variação do desempenho do seu laboratório com o tempo. Para a calcular o Target Score, o seu resultado é calculado como um desvio percentual (V) da Média para Comparação. Este desvio é depois comparado com um Desvio Alvo para Avaliação de Desempenho para calcular o Target Score Definição e descrição A diferença entre "o seu resultado" e a "média para comparação" é expressa como um Target Score (TS) utilizando as seguintes fórmulas matemáticas: TS = log 10 3,16 x TDPA x 100 V Onde: TDPA = Desvio Alvo para Avaliação de Desempenho (%) V = O seu desvio em relação á média para comparação (%) V = (O seu resultado - Média para Comparação) x 100 Média para Comparação Quanto melhor for o desvio percentual comparado com o Desvio Alvo para Avaliação de Desempenho, maior será o seu Target Score. Os Target Score encontram-se no intervalo entre 10 e 120 e são interpretados da seguinte forma: inferior a 40 Inaceitável Necessita de melhoria Aceitável Bom Excelente 7.2. Desvio Alvo para Avaliação de Desempenho (TDPA) Os Desvios Alvo para Avaliação de Desempenho são definidos para incentivar os participantes a atingir e a manter um desempenho aceitável. Os Desvios Alvo são definidos de forma a se adequarem à respetiva finalidade e devem ter em conta todas as fontes de variação possíveis, incluindo homogeneidade e estabilidade da amostra (de acordo com a ISO/IEC17043, ISO13528 e IUPAC). De forma geral, o TDPA é definido de forma a que aproximadamente 10% dos laboratórios obtenham Target Scores inferiores a 50. No entanto, dependendo da homogeneidade e da estabilidade, os TDPA s podem ser ajustados, de forma a que o desempenho dos participantes não seja adversamente afetado pela variabilidade da amostra. O RIQAS disponíbiliza mais detalhes, a pedido. Se o seu desvio percentual (V) for igual ao Desvio Alvo para Avaliação de Desempenho (TDPA), então é atingido um resultado alvo de 50. O RIQAS revê os Desvios Alvo para Avaliação de Desempenho anualmente e os métodos utilizados para os definir foram acordados pelo Painel de Aconselhamento do RIQAS. Os Desvios Alvo para Avaliação de Desempenho são também utilizados para calcular o Desvio Padrão para Avaliação de Desempenho (SDPA), tendo em consideração a incerteza estimada associada à média para comparação. Evaluation of Performance pt.doc 4/18

5 Target Score 7.3. Média Móvel do Target Score (RMTS) Esta é a média dos dez TS s mais recentes para um analito individual. A RMTS é apresentada na secção de texto do seu relatório, abaixo do seu Target Score atual Média Móvel do Target Score Geral (ORMTS) É a média de todos os RMTS s listados para uma amostra RIQAS. A ORMTS é indicada na página de resumo do seu relatório O Gráfico de Target Score Apresenta-se abaixo um exemplo de um gráfico típico de Traget Score. O gráfico surge no quadrante superior direito do relatório RIQAS. O TDPA aparece no topo do gráfico, para referência. Os números da amostra estão impressos no eixo x e o Target Scores no eixo x. Se um resultado não for enviado, o número da amostra é substituído por "N", o sinal "No Result. O sinal C indica um resultado corrigido e L indica um resultado enviado atrasado. A linha vertical na amostra 8 indica uma atualização de registo (uma alteração no método e na unidade). Para parâmetros que são novos ou têm um pequeno número de participantes, pode não ser possível atribuir um Target Score. Não serão calculados os Target Score para tais parâmetros, e poderá avaliar o desempenho baseando-se apenas no SDI e % desvio. Quando não está disponível qualquer Target Score, o gráfico de Target Score não estará representado na página de relatório do parâmetro, e nas colunas TS e RMTS da página de resumo do relatório aparecerá a indicação N/A. As cinco categorias de desempenho, variando entre desempenho "Inaceitável" e "Excelente", estão indicadas no gráfico. Os resultados dos participantes são traçados para cada amostra enviada. É claro que o desempenho abaixo melhorou bastante após a atualização do registo. Critérios para Desempenho Aceitável: Target Score superior a 50. Gráfico de Target Score TDPA = 4,9% Excelente Bom Aceitável Necessita de melhoria Inaceitável N C L 2 Número da Amostra Evaluation of Performance pt.doc 5/18

6 8. Classififcação do Índice de Desvio Padrão O Índice de Desvio Padrão é um resultado que compara a diferença do resultado do participante em relação ao valor atribuído (média para comparação) com um intervalo de avaliação chamado Desvio Padrão para Avaliação de Desempenho (SDPA) Cálculo de Desvio Padrão para Avaliação de Desempenho (SDPA) Os Desvios Padrão para Avaliação de Desempenho são calculados a partir de Desvios Alvo para Avaliação de Desempenho (TDPA): a) Para cada parâmetro é calculado um CV para Avaliação de Desempenho (CVPA) da seguinte forma: CVPA = TDPA valor-t onde valor-t = fator que representa a % de fracos desempenhos refletidos no TDPA. Em geral, o TDPA está definido de forma a que aproximadamente 10% dos laboratórios obtenham Target Scores inferiores a 50 (fraco desempenho). Nestes casos, o valor-t utilizado para converter o TDPA em CVPA é aproximadamente 1,645. No entanto, dependendo da homogeneidade e da estabilidade, o TDPA pode necessitar de ser aumentado, de forma a que o desempenho dos participantes não seja afetado negativamente pela variabilidade da amostra. Nestes casos, menos de 10% dos laboratórios terá um fraco desempenho, e será escolhido um valor-t mais elevado para converter o TDPA em CVPA. O RIQAS disponíbiliza mais detalhes, a pedido. b) Em seguida, o CVPA é convertido para SDPA, da seguinte forma: SDPA = CVPA x Média para comparação 100 Utilizando estas equações, é calculado um SDPA inicial para cada média para comparação (ou seja, para as estatísticas de todos os métodos, de método e de equipamento). A incerteza associada à média para comparação é então combinada com o SDPA, onde é considerada significativa. Exceção: Para parâmetros que são novos ou têm um pequeno número de participantes, pode não ser possível atribuir um Desvio Alvo. Assim, o SDPA não pode ser calculado a partir do TDPA. O SDPA será apenas o SD calculado quando as médias para comparação forem geradas (consultar secção 3). c) Calcular incerteza do valor atribuído De acordo com a ISO/IEC17043, quando o valor atribuído se baseia num consenso (média para comparação), a incerteza do valor atribuído deve ser calculada e combinada com o SDPA quando for considerada significativa. Isto forma um SDPA ajustado, que é utilizado para calcular o desempenho do participante em termos de SDI (Índice de Desvio Padrão). A Incerteza (U m ) associada a cada média para comparação é calculada da seguinte forma: U m = 1,25 x SD n em que: SD = SD calculado quando a média para comparação for gerada (consultar secção 3) N = Número de resultados utilizados para calcular o SD Evaluation of Performance pt.doc 6/18

7 d) Combinar U m com SDPA, onde for expressivo Cada U m calculada para a média para comparação é comparada ao SDPA: i) Se U m for superior a 0,3 x SDPA, deve ser combinada com o SDPA da seguinte forma SDPA ajustado = ( U m 2 + SDPA 2 ) ii) Se U m for inferior a 0,3 x SDPA: SDPA ajustado = SDPA calculado na parte b) acima. Tanto o SDPA ajustado como a Incerteza surgem na secção de texto dos relatórios dos participantes, juntamente com cada média para comparação, nas unidades registadas do participante. Nos casos em que a incerteza foi combinada com o SDPA, aparece um pequeno a ao lado do SDPA, para indicar que foi ajustado. Este exemplo foi retirado do Programa de Urina Humana. A incerteza é apresentada também juntamente com as estatísticas de método, impressas no canto inferior esquerdo de cada página do relatório. Evaluation of Performance pt.doc 7/18

8 8.2 Cálculo do Índice de Desvio Padrão (SDI) O Índice de Desvio Padrão (SDI) é uma indicação da distância do seu resultado reportado em relação à média de consenso relativa ao Desvio Padrão para Avaliação de Desempenho, e é calculado da seguinte forma: - SDI = resultado do participante média para comparação SDPA ajustado O SDI da sua amostra atual é apresentado na seção de texto de cada página do relatório e os seus 20 SDI mais recentes são traçados num gráfico Levey-Jennings, juntamente com uma indicação da média para comparação para cada amostra (I = grupo de Equipamento, M = grupo de Método, ou A = grupo de Todos os Métodos). Os números da amostra estão impressos no eixo x e o número de SDPA s está impresso no eixo y. Se um resultado não for enviado, o número da amostra é substituído por "N" ("No Result"). O sinal C indica um resultado corrigido e L indica um resultado enviado depois da data limite. Uma linha vertical no gráfico indica uma alteração no método ou unidade (não representada abaixo) Critérios para desempenho aceitável Um desempenho aceitável é um SDI inferior a ± Cálculo da Média Móvel do Índice de Desvio Padrão (RMSDI) O RMSDI é a média dos 10 últimos SDI s para um dado parâmetro, como medida de desempenho em relação a todo o intervalo de concentrações. O RMSDI está impresso na seção de texto de cada relatório, abaixo do seu SDI atual Cálculo Média Móvel do Índice do Desvio Padrão Geral (ORMSDI) O ORMSDI é a média dos RMSDI de todos os parâmetros de uma dada amostra, como medida de desempenho geral para todos os parâmetros, em relação a todo o intervalo de concentrações. É apresentada na página de resumo do relatório de rotina. Evaluation of Performance pt.doc 8/18

9 9. Classificação da % Desvio (%Desv) 9.1. Cálculo da % desvio Por vezes conhecido como erro percentual ou bias, a % de desvio é calculado da seguinte forma: %Desvio = resultado do participante - média para comparação x 100 média para comparação Quanto mais próximo a sua % Desvio estiver de zero, melhor será o desempenho Critérios para Desempenho Aceitável A sua % Desvio é comparada de acordo com limites de aceitação de desempenho predefinidos. Estes critérios de aceitação predefinidos são padronizados para serem os Desvios Alvo para Avaliação de Desempenho do RIQAS. No entanto, os critérios aceitáveis podem ser alterados para critérios oficiais definidos por órgãos diretivos, ou por requerimentos específicos de cada país (por ex., as CLIA 88 (Emendas de Melhoria de Laboratório Clínico) ou Variação Biológica), a pedido. Contacte o RIQAS para mais detalhes. Os critérios de aceitação são apresentados na secção de texto do relatório de rotina (abaixo das suas classificações de desempenho) e no gráfico % desvio por amostra (áreas sombreadas a vermelho) Gráficos % desvio A % desvio é apresentada nos relatórios RIQAS em dois gráficos: a) A % Desvio por número de amostra: para monitorizar o desempenho ao longo do tempo b) %Desvio por concentração: para identificar possíveis bias classificados por concentração (amostra atual marcada como ). Evaluation of Performance pt.doc 9/18

10 9.4. Cálculo da Média Móvel da % Desvio (RM%Dev) A RM%Dev é a média dos últimos 10 desvios percentuais, como medida de desempenho em relação a todo o intervalo de concentrações. A RM%Dev é apresentada na secção de texto de cada relatório de rotina. A RM%Dev está identificada no gráfico superior de % Desvio através de círculos abertos ligados por uma linha reta Cálculo da Média Móvel da % Desvio Geral (ORM%Dev) A ORM%Dev é a média das RM%Dev de todos os parâmetros de uma dada amostra, como medida de desempenho geral para todos os parâmetros, em relação a todo o intervalo de concentrações. A ORM%Dev é apresentada na página de resumo do relatório de rotina. 10. Resultados Inferiores a e Superiores a É possível enviar resultados "inferiores a" e "superiores a" através da RIQASNet. Se o seu analisador reportar um resultado deste tipo, é importante que inclua o sinal no resultado enviado. Resultados inferior a e superior a serão inseridos na base de dados do RIQAS. Estes resultados serão impressos na secção de texto dos seus relatórios de rotina (ver abaixo), mas não serão usados para calcular a média para comparação. Não lhe será atribuído um SDI, um Target Score ou um % Desvio. Uma indicação de um resultado "inferior a" ou "superior a" será também apresentada nos gráficos Levey-Jennings, Target Score e %Desvio, com < ou > ao lado do número de amostra adequado. Evaluation of Performance pt.doc 10/18

11 11. Página de Resumo do Relatório O seu desempenho pode ser revisto facilmente na página de resumo apresentada no final de cada relatório. Este relatório mostra as suas classificações de desempenho e médias de comparação para cada parâmetro registado. Os resultados de desempenho que se encontrem fora dos critérios de aceitação serão apresentados em texto sublinhado e a negrito. Se um resultado estiver fora dos 3 critérios aceitáveis, aparece um triângulo vermelho na coluna "Performance". As suas estatísticas de Média de Móvel e de Média Móvel Geral também são apresentadas neste relatório. Evaluation of Performance pt.doc 11/18

12 12. Cálculo trabalhado de estatísticas de desempenho O seguinte exemplo trabalhado utiliza dados do Programa de Urina Humana, para Cálcio. Neste exemplo, o participante está registado como utilizador de um Siemens Dimension RxL, que utiliza um método CPC. Para a amostra atual, o participante enviou um resultado de 3,79 mmol/l. A) Definir o TPDA De acordo com a ISO/IEC17043, a ISO13528 e a IUPAC, o intervalo de avaliação de desempenho (TPDA) deve ser superior a 3,33 x a variabilidade das amostras (homogeneidade, estabilidade e estabilidade no transporte) O mais alto de entre os seguintes é, assim, escolhido como o novo TPDA: Desvio Alvo Histórico 7,5 % Homogeneidade x 3,33 1,1 x 3,33 = 3,66 % Estabilidade x 3,33 0,6 x 3,33 = 2,00% Estabilidade no Transporte x 3,33 0,66 x 3,33 = 2,20% A variabilidade do material é muito inferior ao Desvio Alvo histórico. Assim, o Desvio Alvo para Avaliação de Desempenho está definido para 7,5%. Isto está impresso acima do gráfico de Target Score e é utilizado para calcular o Target Score do participante. B) Escolher a Média para Comparação Um participante utiliza um Siemens Dimension RxL, que utiliza um método CPC. Para a amostra atual, o participante enviou um resultado de 3,79 mmol/l. O participante vai ser comparado às estatísticas de equipamento indicadas abaixo, porque existem mais de 5 resultados no grupo de equipamento, dentro do grupo de método CPC. As estatísticas calculadas após eliminação dos dados discrepantes estatísticos são: Evaluation of Performance pt.doc 12/18

13 C) Calculo do Target Score O Target Score do participante é calculado da seguinte forma: V = (O seu resultado - Média para Comparação) x 100 Média para Comparação TS = log 10 3,16 x TDPA x 100 V Inserindo os valores conhecidos, calculamos: V = (3,79-3,885) x 100 = -2,4453% 3,885 TS = log 10 3,16 x 7,5 x 100-2,4453 TS = 99 O Target Score é apresentado na secção de texto e no gráfico de Target Score, como no exemplo abaixo. O resultado é considerado "Bom". Evaluation of Performance pt.doc 13/18

14 D) Cálculo do Desvio Padrão para Avaliação de Desempenho (SDPA) É calculado um CV para Avaliação de Desempenho (CVPA) da seguinte forma: CVPA = TDPA valor-t onde valor-t = fator que representa a % de fracos desempenhos refletidos no TDPA. Quando o TDPA está definido de forma a que aproximadamente 10% dos laboratórios demonstrem um fraco desempenho, o valor-t é aproximadamente 1,645 (ou mais precisamente, 1,64485). Para Cálcio Urinário, CVPA = 7,5 = 4,5607% 1,64485 Em seguida, o CVPA é convertido para SDPA, para cada média para comparação, da seguinte forma: SDPA = CVPA x Média para comparação 100 i) Para as estatísticas de Todos os métodos: SDPA = 4,5607 x 3, = 0,16854 mmol/l 100 ii) Para as estatísticas do método CPC: SDPA = 4,5607 x 3, = 0,17692 mmol/l 100 iii) Para as estatísticas de grupo de equipamento Siemens Dimension, dentro do método CPC: SDPA = 4,5607 x 3, = 0,17718 mmol/l 100 Evaluation of Performance pt.doc 14/18

15 E) Calcular incerteza do valor atribuído De acordo com a ISO/IEC17043, quando o valor atribuído se baseia num consenso (média para comparação), a incerteza do valor atribuído é calculada e combinada com o SDPA quando for considerada significativa. Isto forma um SDPA ajustado, que é utilizado para calcular o desempenho do participante em termos de SDI (Índice de Desvio Padrão). A Incerteza (U m ) associada a cada média para comparação é calculada da seguinte forma: U m = 1,25 x SD n em que: SD = SD calculado quando a média para comparação for gerada (não é mostrado nos relatórios) N = Número de resultados utilizados para calcular o SD SDPA = Desvio Padrão para Avaliação de Desempenho. i) Para as estatísticas de Todos os métodos: U m = 1,25 x SD = 1,25 X 0,2730 = 0,0207, arredondado para 0,02 mmol/l no relatório n 270 ii) Para as estatísticas do método CPC: U m = 1,25 x SD = 1,25 x 0,1651 = 0,0172, arredondado para 0,02 mmol/l no relatório n 144 iii) Para as estatísticas de grupo de equipamento Siemens Dimension, dentro do método CPC: U m = 1,25 x SD = 1,25 x 0,1540 = 0,05804, arredondado para 0,06 mmol/l no relatório n 11 F) Combinar U m com SDPA, onde for significativo Cada U m calculada para a média para comparação é comparada ao SDPA i) Para as estatísticas de Todos os métodos: SDPA = 0,16854, 0,3 x SDPA = 0,0506 mmol/l U m = 0,0207 é inferior a 0,3 x SDPA, assim U m não é significativa. Assim, o SDPA continua a ser 0,16854, arredondado para 0,17 mmol/l no relatório ii) Para as estatísticas do método CPC: SDPA = 0,17692, 0,3 x 0,17692 = 0,0531 mmol/l U m = 0,0172 é inferior a 0,3 x SDPA, assim U m não é significativa Assim, o SDPA continua a ser 0,17692, arredondado para 0,18 mmol/l no relatório iii) Para as estatísticas de instrumento Siemens Dimension: SDPA = 0,17718, 0,3 x 0,17718 = 0,05154 mmol/l U m = 0,05804 é superior a 0,3 x SDPA, assim U m é significativa e deve ser combinada com o SDPA. SDPA ajustado = ( U m 2 + SDPA 2 ) = ( 0, , ) SDPA ajustado = 0,1864, arredondado para 0,19 mmol/l no relatório Evaluation of Performance pt.doc 15/18

16 Tanto o SDPA ajustado como a Incerteza são impressos no relatório dos participantes, juntamente com cada média para comparação. Nos casos em que a incerteza foi combinada com o SDPA, aparece um pequeno a ao lado do SDPA, para indicar que foi ajustado. G) Cálculo do SDI O Índice de Desvio Padrão (SDI) é uma medida da distância do seu resultado reportado em relação à média de consenso relativa ao Desvio Padrão para Avaliação de Desempenho, e é calculado da seguinte forma: - SDI = resultado do participante média para comparação SDPA ajustado O participante neste exemplo obteve um resultado de 3,79 mmol/l e será comparado à média para comparação do instrumento (3,885) SDI = 3,79 3,885 = -0,5097, arredondado para 0,51 mmol/l no relatório 0,1864 O SDI é apresentado na secção de texto do relatório, e é traçado no gráfico Levey-Jennings. O SDI deste participante é aceitável, uma vez que é inferior a 2. Evaluation of Performance pt.doc 16/18

17 H) Cálculo do Desvio Percentual (%Desv) %Desvio = resultado do participante - média para comparação x 100 _ média para comparação %Desvio = 3,79-3,885 x 100 _ 3,885 %Desvio = -2,445%, arredondado para 2,4% nos relatórios A % Desvio deste participante é aceitável, uma vez que é inferior ao critério aceitável definido (TDPA RIQAS de 7,5%). A % Desvio é apresentado na secção de texto do relatório, e é traçado em dois gráficos: Secção de texto %Desvio por gráfico de amostra. Os pontos pretos indicam as % desvio. Os pontos abertos representam a Média Móvel das % Desvio (média dos 10 últimos % desvios). Os resultados que não se encontram na zona não sombreada (Desvio percentual < 7,5%) têm um bom desempenho. Evaluation of Performance pt.doc 17/18

18 % Desvio por gráfico de concentração. Os pontos cinzentos indicam os desvios percentuais. O quadrado preto representa a amostra atual (% Desvio = -2,4%). I) Desempenho aceitável Consideram-se critérios de desempenho aceitável: Target Score superior a 50 SDI inferior a 2 % Desvio dentro dos "limites aceitáveis" definidos (limite de Cálcio Urinário = 7,5%). O Target Score do participante é de 99, o SDI é 0,51 e a % Desvio é 2,4%. Assim, o participante tem um desempenho aceitável nesta amostra. Contacte o RIQAS através de Tel.: +44 (0) Fax: +44 (0) mail@riqas.com RIQASNet: Página web: Randox Laboratories Limited, 55 Diamond Road, Crumlin, County Antrim, BT29 4QY, United Kingdom Evaluation of Performance pt.doc 18/18

Programas de Controlo de Qualidade Externo UK NEQAS. HORMONAS PEPTÍDICAS, MARCADORES TUMORAIS E TESTE DE GRAVIDEZ hcg

Programas de Controlo de Qualidade Externo UK NEQAS. HORMONAS PEPTÍDICAS, MARCADORES TUMORAIS E TESTE DE GRAVIDEZ hcg Programas de Controlo de Qualidade Externo UK NEQAS HORMONAS PEPTÍDICAS, MARCADORES TUMORAIS E TESTE DE GRAVIDEZ hcg Programa Analito Nº de distribuições por ano Nº de amostras por distribuição Péptidos

Leia mais

ESTATÍSTICA APLICADA PARA PESQUISA EM MARKETING E COMUNICAÇÃO BASEADO NO LIVRO ESTATÍSTICA FÁCIL ANTÔNIO ARNOT CRESPO

ESTATÍSTICA APLICADA PARA PESQUISA EM MARKETING E COMUNICAÇÃO BASEADO NO LIVRO ESTATÍSTICA FÁCIL ANTÔNIO ARNOT CRESPO COMUNICAÇÃO SOCIAL E MARKETING CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS UNIVERSIDADE CATÓLICA DE PETRÓPOLIS ESTATÍSTICA APLICADA PARA PESQUISA EM MARKETING E COMUNICAÇÃO BASEADO NO LIVRO ESTATÍSTICA FÁCIL

Leia mais

12/06/14. Estatística Descritiva. Estatística Descritiva. Medidas de tendência central. Medidas de dispersão. Separatrizes. Resumindo numericamente

12/06/14. Estatística Descritiva. Estatística Descritiva. Medidas de tendência central. Medidas de dispersão. Separatrizes. Resumindo numericamente Resumindo numericamente Para resumir numericamente dados quantitativos o objetivo é escolher medidas apropriadas de locação (``qual o tamanho dos números envolvidos?'') e de dispersão (``quanta variação

Leia mais

- Avaliação Externa da Qualidade (AEQ)

- Avaliação Externa da Qualidade (AEQ) - Avaliação Externa da Qualidade (AEQ) Exercícios práticos ana.paula.faria@insa.min-saude.pt Verificação Relatórios de AEQ Monitorizar o desempenho Detetar possíveis erros Corrigir problemas 2 Verificação

Leia mais

Imunofenotipagem Leucocitária

Imunofenotipagem Leucocitária Interpretação de Relatórios UK NEQAS Imunofenotipagem Leucocitária 1. Estrutura dos Relatórios relativos à Imunofenotipagem Leucocitária Os relatórios dos programas de Imunofenotipagem Leucocitária apresentam

Leia mais

PADRÃO DE GESTÃO. Aplica-se aos colaboradores do IHEF Medicina Laboratorial contemplados no SGQ.

PADRÃO DE GESTÃO. Aplica-se aos colaboradores do IHEF Medicina Laboratorial contemplados no SGQ. Versão: 2016.00 Pag.: 1 de 8 1. OBJETIVO Este Padrão de Gestão normatiza a gestão da Fase Analítica que estejam contemplados no SGQ, conforme as definições expressas pela Norma de Acreditação PALC, na

Leia mais

4 ABORDAGENS METROLÓGICAS

4 ABORDAGENS METROLÓGICAS 4 4 ABORDAGENS METROLÓGICAS Neste capitulo são apresentados os termos metrológicos utilizados neste documento. Estes conceitos foram selecionados do Vocabulário Internacional de termos fundamentais e gerais

Leia mais

Capítulo 1 Estatística Descritiva. Prof. Fabrício Maciel Gomes

Capítulo 1 Estatística Descritiva. Prof. Fabrício Maciel Gomes Capítulo 1 Estatística Descritiva Prof. Fabrício Maciel Gomes Gráficos 1. Gráfico de Colunas Um gráfico de colunas mostra as alterações de dados em um período de tempo ou ilustra comparações entre itens.

Leia mais

Unidade: Risco e Retorno. Unidade I:

Unidade: Risco e Retorno. Unidade I: Unidade I: 0 Unidade: Risco e Retorno A análise de investimentos está baseada nas estimativas dos fluxos de caixa de um projeto. Nem sempre essas previsões de fluxo de caixa coincidem com os resultados

Leia mais

Guia Rápido de Uso do QualiChart. Tela de corridas, alertas e gráficos - O Painel de Controle - V2

Guia Rápido de Uso do QualiChart. Tela de corridas, alertas e gráficos - O Painel de Controle - V2 Guia Rápido de Uso do QualiChart Tela de corridas, alertas e gráficos - O Painel de Controle - V2 O que é o QualiChart? É um software de Controle Estatístico de Processos analíticos no Laboratório Clínico.

Leia mais

Laboratório de Física I. Prof. Paulo Vitor de Morais

Laboratório de Física I. Prof. Paulo Vitor de Morais Laboratório de Física I Prof. Paulo Vitor de Morais Introdução Inicialmente vamos abordar: Grandezas físicas e o Sistema Internacional de Unidades (SI); Conceito de exatidão e precisão; Algarismos significativos;

Leia mais

Controlo da qualidade dos ensaios

Controlo da qualidade dos ensaios 5.7 - Participação em testes de aptidão (PT) 5.8 - Análise de Materiais de Referência Certificados (MRC) 1 Ensaios/Testes de Aptidão (PT- Proficienty tests) Avaliação do desempenho de uma participação

Leia mais

O que é o QualiChart? Sumário. Se você já se cadastrou

O que é o QualiChart? Sumário. Se você já se cadastrou O que é o QualiChart? Guia Rápido de Uso do QualiChart: Tela de corridas, alertas e gráficos - O Painel de Controle O QualiChart é uma ferramenta que fará para você todo o trabalho de cálculos para o Controle

Leia mais

Este será o primeiro Ensaio Interlaboratorial em Etanol Combustível a usar a Norma ABNT NBR ISO 4259:2008.

Este será o primeiro Ensaio Interlaboratorial em Etanol Combustível a usar a Norma ABNT NBR ISO 4259:2008. Comparação Interlaboratorial da Concentração de Ferro, Cobre e Sódio em Álcool Etílico Combustível pelo método da Espectrofotometria de Absorção Atômica 1. Introdução Nos trabalhos de revisão da Norma

Leia mais

Implantação do Controle de Qualidade Interno Laboratorial DR. JUNO DAMASCENO

Implantação do Controle de Qualidade Interno Laboratorial DR. JUNO DAMASCENO Implantação do Controle de Qualidade Interno Laboratorial DR. JUNO DAMASCENO LABORATÓRIO CLÍNICO: FASES Sistema de Garantia da Qualidade Clientee Pré-Analítica Analítica Pós-Analítica Laudo Controle de

Leia mais

REGULAMENTO 1. PRÉ-REQUISITOS PARA A REALIZAÇÃO DAS RODADAS

REGULAMENTO 1. PRÉ-REQUISITOS PARA A REALIZAÇÃO DAS RODADAS REGULAMENTO 1. PRÉ-REQUISITOS PARA A REALIZAÇÃO DAS RODADAS As rodadas dos Programas de Ensaios de Proficiência serão realizadas somente se houver um número mínimo de 06 (seis) participantes inscritos

Leia mais

VALIDAÇÃO DE MÉTODOS ANALÍTICOS

VALIDAÇÃO DE MÉTODOS ANALÍTICOS VALIDAÇÃO DE MÉTODOS ANALÍTICOS RE nº 899, de 2003 da ANVISA - Guia para validação de métodos analíticos e bioanalíticos; Validation of analytical procedures - UNITED STATES PHARMACOPOEIA - última edição;

Leia mais

Spring Score Report Interpretation Guide For Parents

Spring Score Report Interpretation Guide For Parents Spring 2017 Score Report Interpretation Guide For Parents Índice 1.0 Informações Gerais para Pais e Educadores... 1 1.1 Histórico... 1 1.2 Avaliação PARCC... 1 1.3 Confidencialidade dos Relatórios de

Leia mais

Ensaios de Proficiência na Metrologia Química

Ensaios de Proficiência na Metrologia Química Ensaios de Proficiência na Metrologia Química Disciplina: Metrologia Química PPGEB Professores: Vicente Machado Neto João Antonio Palma Setti O principal objetivo dos ensaios de proficiência é permitir

Leia mais

Prof. Paulo Vitor de Morais

Prof. Paulo Vitor de Morais Física Experimental I Prof. Paulo Vitor de Morais paulovitordmorais91@gmail.com Cronograma de práticas P1 tem 19 dias letivos; P2 tem 17 dias letivos; Serão aproximadamente 11 experimentos; A princípio

Leia mais

Conceito de Estatística

Conceito de Estatística Conceito de Estatística Estatística Técnicas destinadas ao estudo quantitativo de fenômenos coletivos, observáveis. Unidade Estatística um fenômeno individual é uma unidade no conjunto que irá constituir

Leia mais

Manual do Avaliador. Proteja o ambiente, evite imprimir este documento. Utilize sempre que possível papel reciclado. CONFIDENCIAL

Manual do Avaliador. Proteja o ambiente, evite imprimir este documento. Utilize sempre que possível papel reciclado. CONFIDENCIAL Manual do Avaliador Data Referência as_150082_v3 Proteja o ambiente, evite imprimir este documento. Utilize sempre que possível papel reciclado. CONFIDENCIAL Índice Sumário...3 Revisões... 3 O Portal de

Leia mais

Pesquisa de Envolvimento da Essity de 2018

Pesquisa de Envolvimento da Essity de 2018 Pesquisa de Envolvimento da Essity de 2018 Como ler um relatório da equipa EUCUSA Consulting GmbH Mariahilfer Straße 187/39 A-1150 Wien Tel.: +43-1-817 40 20-0 Fax: DW 20 FN 174750 k Handelsgericht Wien

Leia mais

PRO-IN TEMPO REAL Versão 2.0

PRO-IN TEMPO REAL Versão 2.0 PRO-IN TEMPO REAL - 1 - ÍNDICE ÍNDICE - 2-1. Apresentação - 3-2. Amostras-Controle - 4-3. Detalhamento do Gráfico - 5-4. Detalhes do Lançamento - 6-5. Cálculo de Médias - 7-6. Lançamento - 8 - Aba Lançamento

Leia mais

Caros Alunos, segue a resolução das questões de Estatística aplicadas na prova para o cargo de Auditor Fiscal da Receita Municipal de Teresina.

Caros Alunos, segue a resolução das questões de Estatística aplicadas na prova para o cargo de Auditor Fiscal da Receita Municipal de Teresina. Caros Alunos, segue a resolução das questões de Estatística aplicadas na prova para o cargo de Auditor Fiscal da Receita Municipal de Teresina. De forma geral, a prova manteve o padrão das questões da

Leia mais

DESAFIOS DA ACREDITAÇÃO DO LABORATÓRIO CLÍNICO

DESAFIOS DA ACREDITAÇÃO DO LABORATÓRIO CLÍNICO DESAFIOS DA ACREDITAÇÃO DO LABORATÓRIO CLÍNICO Marília Faísca 14.10.2017 FUNÇÃO DO LAC Laboratório Resultados analíticos Exatos Reprodutíveis Rápidos Custos controlados Clínico Diagnóstico ( 70%) Terapêutica

Leia mais

Estatística

Estatística Estatística 1 2016.2 Sumário Capítulo 1 Conceitos Básicos... 3 MEDIDAS DE POSIÇÃO... 3 MEDIDAS DE DISPERSÃO... 5 EXERCÍCIOS CAPÍTULO 1... 8 Capítulo 2 Outliers e Padronização... 12 VALOR PADRONIZADO (Z)...

Leia mais

Módulo 5. Estudos de sistemas de medição por atributos, Sistemas complexos/não replicáveis

Módulo 5. Estudos de sistemas de medição por atributos, Sistemas complexos/não replicáveis Módulo 5 Estudos de sistemas de medição por atributos, Sistemas complexos/não replicáveis Conteúdos deste módulo Estudos por atributos Método da tabulação cruzada Caso 1 Método da tabulação cruzada Caso

Leia mais

Introdução à Probabilidade e Estatística I

Introdução à Probabilidade e Estatística I Introdução à Probabilidade e Estatística I População e Amostra Medidas resumo Prof. Alexandre G Patriota Sala: 298A Email: patriota@ime.usp.br Site: www.ime.usp.br/ patriota Passos iniciais O primeiro

Leia mais

Procedimento Complementar para Validação de Métodos Analíticos e Bioanalíticos usando Análise de Regressão Linear

Procedimento Complementar para Validação de Métodos Analíticos e Bioanalíticos usando Análise de Regressão Linear Procedimento Complementar para Validação de Métodos Analíticos e Bioanalíticos usando Análise de Regressão Linear Rogério Antonio de Oliveira 1 Chang Chiann 2 1 Introdução Atualmente, para obter o registro

Leia mais

Ensaio de Aptidão. Vibrações. Corpo Inteiro Sistema Mão-Braço. Ref: EAp/VB/2017 Ed: 01 Data: Programa de Execução

Ensaio de Aptidão. Vibrações. Corpo Inteiro Sistema Mão-Braço. Ref: EAp/VB/2017 Ed: 01 Data: Programa de Execução Ensaio de Aptidão Vibrações Corpo Inteiro Sistema Mão-Braço 2017 Programa de Execução Índice 1 Introdução... 3 2 Objetivos... 3 3 Entidades Envolvidas e Funções... 3 4 Procedimento... 3 4.1 Regras de Realização...

Leia mais

Estatística Computacional Profª Karine Sato da Silva

Estatística Computacional Profª Karine Sato da Silva Estatística Computacional Profª Karine Sato da Silva karine.sato.silva@gmail.com Introdução Quando analisamos uma variável qualitativa, basicamente, construímos sua distribuição de frequências. Ao explorarmos

Leia mais

Engenharia da Qualidade. Profa. Luciana Rosa Leite

Engenharia da Qualidade. Profa. Luciana Rosa Leite Engenharia da Qualidade Profa. Luciana Rosa Leite Unidade 1 Introdução à Engenharia Da Qualidade 1.1 Evolução da Gestão da Qualidade 1.2 Revisão de conceitos estatísticos Exercícios Evolução da Gestão

Leia mais

PARTE 1. Profa. Dra. Alessandra de Ávila Montini

PARTE 1. Profa. Dra. Alessandra de Ávila Montini PARTE 1 Programa de Pós-graduação do Departamento de Administração PPGA Agenda 2 14:00 15:30 Fundamentação Teórica 15:30 15:45 Coffee break 15:45 17:00 Fundamentação Teórica 17:00 18:00 Exercícios de Fixação

Leia mais

Comparação entre intervalos de confiança calculados com métodos bootstrap e intervalos assintóticos

Comparação entre intervalos de confiança calculados com métodos bootstrap e intervalos assintóticos Comparação entre intervalos de confiança calculados com métodos strap e intervalos assintóticos Selene Loibel Depto. de Estatística, Matemática Aplicada e Computação, IGCE, UNESP, Rio Claro, SP E-mail:sloibel@rc.unesp.br,

Leia mais

Lista de Exercícios Cap. 2

Lista de Exercícios Cap. 2 Lista de Exercícios Cap. 2 ) Considere os dados de Sexo e Raça para os dados abaixo: Sexo F M M F M F F F M M M M M M F F F M F F F F M M F M M Raça B B B B B B B B B B B B B B B B B P B B B A B B B B

Leia mais

Exercícios de programação

Exercícios de programação Exercícios de programação Estes exercícios serão propostos durante as aulas sobre o Mathematica. Caso você use outra linguagem para os exercícios e problemas do curso de estatística, resolva estes problemas,

Leia mais

Q SETTING CALIBRAÇÕES E ENSAIOS LTDA Fol. 1 de 9

Q SETTING CALIBRAÇÕES E ENSAIOS LTDA Fol. 1 de 9 Q SETTING CALIBRAÇÕES E ENSAIOS LTDA Fol. 1 de 9 3º PROGRAMA DE ENSAIOS DE PROFICIÊNCIA COMPARAÇÃO INTERLABORATORIAL ÁREA: CALIBRAÇÃO GRANDEZA: DIMENSIONAL Revisão 03 de 20 de janeiro de 2011 Q SETTING

Leia mais

A Estatística é aplicada como auxílio nas tomadas de decisão diante de incertezas para justificar cientificamente as decisões

A Estatística é aplicada como auxílio nas tomadas de decisão diante de incertezas para justificar cientificamente as decisões A IMPORTÂNCIA DA ESTATÍSTICA A Estatística é aplicada como auxílio nas tomadas de decisão diante de incertezas para justificar cientificamente as decisões Governo Indústria Ciências Econômicas, sociais,

Leia mais

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO. Modelos Probabilísticos para a Computação Professora: Andréa Rocha. UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Dezembro, 2011

CORRELAÇÃO E REGRESSÃO. Modelos Probabilísticos para a Computação Professora: Andréa Rocha. UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Dezembro, 2011 CORRELAÇÃO E REGRESSÃO CORRELAÇÃO E REGRESSÃO Modelos Probabilísticos para a Computação Professora: Andréa Rocha UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA Dezembro, 2011 CORRELAÇÃO Introdução Quando consideramos

Leia mais

Relatório único. (Versão 2.5c)

Relatório único. (Versão 2.5c) Relatório único (Versão 2.5c) Funcionalidades Envio e edição do Anexo D e do Anexo C Exportação do XML Disponibilização dos dados, quer via formulário quer em formato XML, no portal do cliente Confirmação

Leia mais

BANCO DE QUESTÕES MATEMÁTICA A 10. O ANO

BANCO DE QUESTÕES MATEMÁTICA A 10. O ANO BANCO DE QUESTÕES MATEMÁTICA A 10. O ANO DOMÍNIO: Funções reais de variável real 1. Qual é o conjunto solução da condição x 3 4? (A) (C),4 (B),4, (D). Considera a função h, de domínio 5,6, definida por

Leia mais

Controlo da qualidade: Noções de estatística aplicada ao Controlo da Qualidade interno. Baltazar Nunes e Susana Pereira da Silva

Controlo da qualidade: Noções de estatística aplicada ao Controlo da Qualidade interno. Baltazar Nunes e Susana Pereira da Silva Controlo da qualidade: Noções de estatística aplicada ao Controlo da Qualidade interno Baltazar Nunes e Susana Pereira da Silva 13 de outubro de 2017 Programa 1. Qualidade Definição, controlo de qualidade,

Leia mais

Coordenação de Engenharia de Alimentos Química Analítica - QA32A Professora: Ailey Ap. Coelho Tanamati MEDIDAS E ALGARISMOS SIGNIFICATIVOS

Coordenação de Engenharia de Alimentos Química Analítica - QA32A Professora: Ailey Ap. Coelho Tanamati MEDIDAS E ALGARISMOS SIGNIFICATIVOS Coordenação de Engenharia de Alimentos - QA32A Professora: Ailey Ap. Coelho Tanamati MEDIDAS E ALGARISMOS SIGNIFICATIVOS Processo de determinar o valor, a quantidade, o grau ou a capacidade de uma grandeza

Leia mais

Visão geral dos relatórios FreeStyle Libre

Visão geral dos relatórios FreeStyle Libre Visão geral dos relatórios FreeStyle Libre O sistema LibreView fornece um conjunto consistente de relatórios claros e intuitivos que tornam a descoberta de padrões e tendências mais fácil e rápida. Nem

Leia mais

Controle - 3. Realizar o Controle da Qualidade Relatório de Desempenho. Mauricio Lyra, PMP

Controle - 3. Realizar o Controle da Qualidade Relatório de Desempenho. Mauricio Lyra, PMP Controle - 3 Realizar o Controle da Qualidade Relatório de Desempenho 1 Realizar o Controle da Qualidade Preocupa-se com o monitoramento dos resultados do trabalho, a fim de verificar se estão sendo cumpridos

Leia mais

Instrumentação Básica

Instrumentação Básica Instrumentação Básica 20/02/2017 1 Índice Capitulo I - Fundamentos O que é Instrumentação O Processo e suas Variáveis Malha de Controle Classes de Instrumentos Terminologia Fluxogramas de Processos Sistemas

Leia mais

Introdução à Bioestatística Turma Nutrição Aula 3 Análise Descritiva: Medidas de Tendência Central Medidas de Variabilidade

Introdução à Bioestatística Turma Nutrição Aula 3 Análise Descritiva: Medidas de Tendência Central Medidas de Variabilidade Universidade Federal de Minas Gerais Instituto de Ciências Exatas Departamento de Estatística Introdução à Bioestatística Turma Nutrição Aula 3 Análise Descritiva: Medidas de Tendência Central Medidas

Leia mais

1) A variância de um conjunto de dados é 16. O desvio padrão será: 1.1 DESVIO MÉDIO ABSOLUTO (Dm) Distribuição de Dados não- Agrupados

1) A variância de um conjunto de dados é 16. O desvio padrão será: 1.1 DESVIO MÉDIO ABSOLUTO (Dm) Distribuição de Dados não- Agrupados RESUMO É de extrema importância para a análise dos dados, verificar o comportamento dos valores tabelados em relação à média. Isto é, estudar a dispersão dos dados em relação à média. No estudo dessa dispersão

Leia mais

2. Estatística Descritiva

2. Estatística Descritiva 2. Estatística Descritiva ESTATÍSTICA Conjunto de técnicas e ferramentas que descreve, organiza, resume e interpreta as informações a partir dos dados coletados Estatística descritiva Conjunto de técnicas

Leia mais

Taxa de variação homóloga do índice de preços da habitação foi 10,4%

Taxa de variação homóloga do índice de preços da habitação foi 10,4% 3T2012 4T2012 1T2013 2T2013 3T2013 4T2013 1T2014 2T2014 3T2014 4T2014 1T2015 2T2015 3T2015 4T2015 1T2016 2T2016 3T2016 4T2016 1T2017 2T2017 3T2017 20 de dezembro de 2017 Índice de Preços da Habitação 3º

Leia mais

Bem-vindo ao tópico sobre os relatórios de imposto ampliados.

Bem-vindo ao tópico sobre os relatórios de imposto ampliados. Bem-vindo ao tópico sobre os relatórios de imposto ampliados. 1 Depois de concluir este tópico, você estará apto a: explicar as opções ampliadas disponíveis nos relatórios de imposto. definir as configurações

Leia mais

Relatórios do Remark Quick Stats Avaliação de Teste

Relatórios do Remark Quick Stats Avaliação de Teste Relatórios do Remark Quick Stats Avaliação de Teste Relatórios do Remark Quick Stats - Avaliação de Teste O Remark Quick Stats é parte integrante dos produtos Remark e pode ser usado para a avaliação de

Leia mais

ENSAIO DE PROFICIÊNCIA EM ANÁLISES DE ETANOL. 1ª Rodada

ENSAIO DE PROFICIÊNCIA EM ANÁLISES DE ETANOL. 1ª Rodada ENSAIO DE PROFICIÊNCIA EM ANÁLISES DE ETANOL 1ª Rodada ORGANIZAÇÃO CONSUL-LAB CONSULTORIA PARA LABORATÓRIOS EQUIPE DE APLICAÇÃO Aparecido Roberto Alves José Luís Franco de Godoy Marcos Rasera Mario Darci

Leia mais

Declaração de Conflitos de Interesse. Nada a declarar.

Declaração de Conflitos de Interesse. Nada a declarar. Declaração de Conflitos de Interesse Nada a declarar. Avaliação Estatística do Controle da Qualidade das Análises Quantitativas Derliane Oliveira Set/07 Controle Interno da Qualidade Processo de avaliação

Leia mais

Jornal Oficial da União Europeia L 317/17

Jornal Oficial da União Europeia L 317/17 30.11.2011 Jornal Oficial da União Europeia L 317/17 REGULAMENTO (UE) N. o 1235/2011 DA COMISSÃO de 29 de Novembro de 2011 que altera o Regulamento (CE) n. o 1222/2009 do Parlamento Europeu e do Conselho

Leia mais

Estimativa da Incerteza de Medições Por Laboratórios de Calibração e Especificação da Calibração e Capacidade de Medição em Tabelas de Acreditação

Estimativa da Incerteza de Medições Por Laboratórios de Calibração e Especificação da Calibração e Capacidade de Medição em Tabelas de Acreditação Estimativa da Incerteza de Medições Por Laboratórios de Calibração e Especificação da Calibração e Capacidade de Medição em Tabelas de Acreditação Preparado por: Director Técnico Aprovado por: Director

Leia mais

Indicador do Alinhamento das Notas Internas

Indicador do Alinhamento das Notas Internas . Indicador do Alinhamento das Notas Internas Nota Técnica Direção-Geral de Estatísticas da Educação e Ciência, abril de 2015. 1 1. Legenda do gráfico Para cada ano, o gráfico do indicador do alinhamento

Leia mais

Agende o serviço e horário preferencial, sem sair de casa. Evite a fila de espera no dia de atendimento.

Agende o serviço e horário preferencial, sem sair de casa. Evite a fila de espera no dia de atendimento. + Cómodo Agende o serviço e horário preferencial, sem sair de casa. + Rápido Evite a fila de espera no dia de atendimento. Prezados Compatriotas, Informa-se que desde o dia 26 de janeiro de 2017, o atendimento

Leia mais

Lista de Exercícios 2. 1) Para os gráficos abaixo encontre as funções que descrevem os comportamentos médios dos dados apresentados.

Lista de Exercícios 2. 1) Para os gráficos abaixo encontre as funções que descrevem os comportamentos médios dos dados apresentados. Lista de Exercícios 2 1) Para os gráficos abaixo encontre as funções que descrevem os comportamentos médios dos dados apresentados. 2) Um grupo de alunos realizou o experimento de cordas vibrantes, estudando

Leia mais

Teste de % de defeituosos para 1 amostra

Teste de % de defeituosos para 1 amostra DOCUMENTO OFICIAL DO ASSISTENTE DO MINITAB Este documento é de uma série de papéis que explicam a pesquisa conduzida por estatísticos da Minitab para desenvolver os métodos e as verificações de dados usadas

Leia mais

Roteiro do Experimento Força de Atrito Variável Parte II

Roteiro do Experimento Força de Atrito Variável Parte II A) Introdução ao experimento Experimentos Virtuais de Mecânica Roteiro do Experimento Força de Atrito Variável Parte II Na Parte I da análise do experimento, as grandezas cinemáticas relativas ao movimento

Leia mais

PROPOSTA DE RESOLUÇÃO DA PROVA DE MATEMÁTICA A DO ENSINO SECUNDÁRIO (CÓDIGO DA PROVA 635) 2ª FASE 20 DE JULHO 2018 CADERNO 1

PROPOSTA DE RESOLUÇÃO DA PROVA DE MATEMÁTICA A DO ENSINO SECUNDÁRIO (CÓDIGO DA PROVA 635) 2ª FASE 20 DE JULHO 2018 CADERNO 1 Associação de Professores de Matemática Contactos: Rua Dr. João Couto, n.º 7-A 500-36 Lisboa Tel.: +35 76 36 90 / 7 03 77 Fax: +35 76 64 4 http://www.apm.pt email: geral@apm.pt PROPOSTA DE RESOLUÇÃO DA

Leia mais

Bioestatística UNESP. Prof. Dr. Carlos Roberto Padovani Prof. Titular de Bioestatística IB-UNESP/Botucatu-SP

Bioestatística UNESP. Prof. Dr. Carlos Roberto Padovani Prof. Titular de Bioestatística IB-UNESP/Botucatu-SP Bioestatística UNESP Prof. Dr. Carlos Roberto Padovani Prof. Titular de Bioestatística IB-UNESP/Botucatu-SP Perguntas iniciais para reflexão I - O que é Estatística? II - Com que tipo de informação (dados)

Leia mais

6 Resultados e Discussão

6 Resultados e Discussão 96 6 Resultados e Discussão 6.1 Resultados do Ensaio de Rugosidade As condições ambientais medidas durante os ensaios foram: Temperatura = 23 ± 2 ºC Umidade = 59 ± 5% Todas as medições de rugosidade estão

Leia mais

Princípios em Planejamento e Análise de Dados Ecológicos. Regressão linear. Camila de Toledo Castanho

Princípios em Planejamento e Análise de Dados Ecológicos. Regressão linear. Camila de Toledo Castanho Princípios em Planejamento e Análise de Dados Ecológicos Regressão linear Camila de Toledo Castanho 217 Conteúdo da aula 1. Regressão linear simples: quando usar 2. A reta de regressão linear 3. Teste

Leia mais

INSA-PNAEQ 2015 Programa de Avaliação Externa da Qualidade

INSA-PNAEQ 2015 Programa de Avaliação Externa da Qualidade INSA-PNAEQ 2015 Programa de Avaliação Externa da Qualidade pnaeq@insa.min-saude.pt Outubro 2014 DEP - PNAEQ Agenda 1. Boas vindas 2. Notícias 3. Inscrições / novos Programas em 2015 4. AEQ 5. Dados do

Leia mais

Agende o serviço e horário preferencial, sem sair de casa. Evite a fila de espera no dia de atendimento.

Agende o serviço e horário preferencial, sem sair de casa. Evite a fila de espera no dia de atendimento. + Cómodo Agende o serviço e horário preferencial, sem sair de casa. + Rápido Evite a fila de espera no dia de atendimento. Prezados Compatriotas, A partir do próximo dia 7 de novembro, iniciaremos um novo

Leia mais

Instrumentação Industrial. Fundamentos de Instrumentação Industrial: Caracterização Estática

Instrumentação Industrial. Fundamentos de Instrumentação Industrial: Caracterização Estática Instrumentação Industrial Fundamentos de Instrumentação Industrial: Caracterização Estática Caracterização Estática de Instrumentos Definição: determinação da relação entre a entrada e a saída do instrumento,

Leia mais

Acústica de Edifícios:

Acústica de Edifícios: Ensaio de Aptidão Acústica de Edifícios: Tempo de Reverberação 2015 Ref: EAp/AE TR /2015 Programa de Execução Índice 1 Introdução... 3 2 Objetivos... 3 3 Entidades Envolvidas e Funções... 3 4 Regras de

Leia mais

JC Informática SIPAR Sistema de Administração Paroquial, Versão

JC Informática SIPAR Sistema de Administração Paroquial, Versão GERAÇÃO E ENVIO DA ESTATÍSTICA 2012 À IELB. Acesse o menu Movimento / Estatísticas, ou tecle Ctrl+F8 na tela principal do SIPAR, ou ainda, clique no ícone da estatística na barra de ferramentas, como destacado

Leia mais

1 Medidas de dispersão

1 Medidas de dispersão 1 Medidas de dispersão As medidas de posição são importantes para caracterizar um conjunto de dados, mas não são suficientes para caracterizar completamente a distribuição dos dados. Para isso é necessário

Leia mais

Ministério das Finanças Instituto de Informática. Departamento de Sistemas de Informação. Descontos para a A.D.S.E.

Ministério das Finanças Instituto de Informática. Departamento de Sistemas de Informação. Descontos para a A.D.S.E. Ministério das Finanças Instituto de Informática Departamento de Sistemas de Informação Descontos para a A.D.S.E. Versão 6.0-2009 ÍNDICE 1 OBJECTIVO 3 2 TRATAMENTOS PRÉVIOS 3 2.1 Situação Remuneratória

Leia mais

ANÁLISE DE RISCO E CRITÉRIOS DE ACEITABILIDADE DO RISCO

ANÁLISE DE RISCO E CRITÉRIOS DE ACEITABILIDADE DO RISCO Solos Contaminados Guia Técnico ANÁLISE DE RISCO E CRITÉRIOS DE ACEITABILIDADE DO RISCO AMADORA, JANEIRO DE 2019 Índice 1. INTRODUÇÃO... 3 2. ANÁLISE DE RISCO PARA A SAÚDE HUMANA E PARA O AMBIENTE... 4

Leia mais

Laboratório de Física III

Laboratório de Física III 1APÊNDICE Neste apêndice apresentamos um resumo da discussão contida na apostila de Lab. de Física I. Trata-se apenas de um formulário para uso rápido durante a prática. Sugerimos ao leitor consultar o

Leia mais

5 Estudo de Caso e Resultados

5 Estudo de Caso e Resultados 5 Estudo de Caso e Resultados 5.1. Introdução Finalizado o desenvolvimento da ferramenta, é indispensável testar suas funcionalidades e a eficácia da aplicação conjunta dos seus módulos de geração de experimentos

Leia mais

EMPREGO JOVEM ATIVO. Guia de Apoio à apresentação de candidaturas

EMPREGO JOVEM ATIVO. Guia de Apoio à apresentação de candidaturas EMPREGO JOVEM ATIVO Guia de Apoio à apresentação de candidaturas Atualizado em 23.08.2018 ÍNDICE 1. Procedimentos de candidatura... 3 1.1 Efetuar o registo da entidade e do representante no portal iefponline...

Leia mais

2 Medida de Incertezas: Fundamentos

2 Medida de Incertezas: Fundamentos 2 Medida de Incertezas: Fundamentos 2. Introdução O resultado de um processo de medição fornece uma determinada informação que usualmente é chamada de conhecimento. A fim de quantificar quão completo é

Leia mais

um conjunto de métodos e processos quantitativos que servem para estudar e medir os fenômenos coletivos Aplicações em quase todas as áreas de

um conjunto de métodos e processos quantitativos que servem para estudar e medir os fenômenos coletivos Aplicações em quase todas as áreas de Estatística Básica O que é Estatística? um conjunto de métodos e processos quantitativos que servem para estudar e medir os fenômenos coletivos Aplicações em quase todas as áreas de Aplicações em quase

Leia mais

3 Controlo interno da qualidade dos ensaios

3 Controlo interno da qualidade dos ensaios 3.3.1 Validação Quantificação da recuperação de analito: - Habitualmente, a capacidade do procedimento recuperar o analito adicionado é quantificada através do cálculo da recuperação de analito, R: Teor

Leia mais

Variável (número da variável) Símbolo para variável (-) (+) Emulsão com Triton X-100 Oxigênio (1) a X 1 sem com Quantidade de amostra (2)

Variável (número da variável) Símbolo para variável (-) (+) Emulsão com Triton X-100 Oxigênio (1) a X 1 sem com Quantidade de amostra (2) 95 5 Resultados e discussão: Comparação entre dois procedimentos de emulsificação para a determinação de Cr, Mo, V e Ti em óleo diesel e óleo combustível por ICP OES utilizando planejamento fatorial Neste

Leia mais

Mais Informações sobre Itens do Relatório

Mais Informações sobre Itens do Relatório Mais Informações sobre Itens do Relatório Amostra Tabela contendo os valores amostrados a serem utilizados pelo método comparativo (estatística descritiva ou inferencial) Modelos Pesquisados Tabela contendo

Leia mais

Converta as notas de encomenda em faturas. Copyright Tungsten Corporation plc 2018

Converta as notas de encomenda em faturas. Copyright Tungsten Corporation plc 2018 Converta as notas de encomenda em faturas Este vídeo foi concebido para lhe mostrar como é fácil enviar faturas e notas de crédito utilizando o método de conversão de NE através do portal da Tungsten Network.

Leia mais

4 Especificidade do método

4 Especificidade do método 4 Especificidade do método Neste Capítulo aborda-se um segundo aspecto da validação de um método analítico através do controle da especificidade do método. A comparação de resultados analíticos pode ser

Leia mais

MÓDULO 10 REQUISITO 5.10 APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS

MÓDULO 10 REQUISITO 5.10 APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS MÓDULO 10 REQUISITO 5.10 APRESENTAÇÃO DE RESULTADOS 1 ÍNDICE DO MÓDULO - 10 5.10 - Apresentação de resultados 5.10.1 - Generalidades 5.10.2 - Relatórios de ensaio e certificado de calibração 5.10.3 - Relatórios

Leia mais

Tipos de gráficos disponíveis

Tipos de gráficos disponíveis Tipos de gráficos disponíveis Mostrar tudo O Microsoft Office Excel 2007 oferece suporte para vários tipos de gráficos com a finalidade de ajudar a exibir dados de maneiras que sejam significativas para

Leia mais

AULA 09 Regressão. Ernesto F. L. Amaral. 17 de setembro de 2012

AULA 09 Regressão. Ernesto F. L. Amaral. 17 de setembro de 2012 1 AULA 09 Regressão Ernesto F. L. Amaral 17 de setembro de 2012 Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas (FAFICH) Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) Fonte: Triola, Mario F. 2008. Introdução à

Leia mais

Usar Ferramentas de Análise para executar análises de dados complexas

Usar Ferramentas de Análise para executar análises de dados complexas Página 1 de 7 Usar Ferramentas de Análise para executar análises de dados complexas IMPORTANTE Este recurso não está disponível no Office em um computador com Windows RT. Quer saber qual versão do Office

Leia mais

Índices de Volume de Negócios, Emprego, Remunerações e Horas Trabalhadas na Indústria Janeiro de 2014

Índices de Volume de Negócios, Emprego, Remunerações e Horas Trabalhadas na Indústria Janeiro de 2014 06 de março de 2014 Índices de Volume de Negócios, Emprego, Remunerações e Horas Trabalhadas na Indústria Janeiro de 2014 Índice de Volume de Negócios na Indústria apresentou variação homóloga negativa

Leia mais

Instrução de Trabalho

Instrução de Trabalho Instrução para Cálculo de Incerteza de Medição IT - 002 04 1 de 5 SUMÁRIO 1 OBJETIVO 2 REFERÊNCIAS 3 DEFINIÇÕES 4 DESCRIÇÃO DAS ATIVIDADES 5 REGISTROS 6 RESPONSABILIDADES 7 CONTROLE DE ALTERAÇÕES 8 ANEXOS

Leia mais

Prof. Dr. Lucas Barboza Sarno da Silva

Prof. Dr. Lucas Barboza Sarno da Silva Prof. Dr. Lucas Barboza Sarno da Silva Medidas de grandezas físicas Valor numérico e sua incerteza, unidades apropriadas Exemplos: - Velocidade (10,02 0,04) m/s - Tempo (2,003 0,001) µs - Temperatura (273,3

Leia mais

TCP TUNNEL CAD 2.0 MANUAL DO USUÁRIO

TCP TUNNEL CAD 2.0 MANUAL DO USUÁRIO TCP TUNNEL CAD 2.0 MANUAL DO USUÁRIO 2 Índice Criando um projeto...3 Plotando as informações do Projeto...3 Seção-Tipo...4 Atribuindo as Seções-Tipo...5 Cálculo das Seções Transversais...6 Operações com

Leia mais

Ensaio de Aptidão. Ruído Ambiente. Critério de Incomodidade REF: EAp/RA CI /2019 ED: 01 DATA: Programa de Execução

Ensaio de Aptidão. Ruído Ambiente. Critério de Incomodidade REF: EAp/RA CI /2019 ED: 01 DATA: Programa de Execução Ensaio de Aptidão Ruído Ambiente Critério de Incomodidade 2019 DATA: 2019-04-16 Programa de Execução Índice 1 Introdução... 3 2 Objetivos... 3 3 Entidades Envolvidas e Funções... 3 4 Procedimento... 3

Leia mais

Desempenho de rigor e precisão do Sistema Accu-Chek Go. Introdução. Método

Desempenho de rigor e precisão do Sistema Accu-Chek Go. Introdução. Método Desempenho de rigor e precisão do Sistema Accu-Chek Go I. RIGOR O rigor do sistema foi avaliado através da norma ISO 15197. Introdução Este estudo teve como objectivo determinar o rigor do sistema de glucose

Leia mais

Estatística descritiva básica: Medidas de tendência central

Estatística descritiva básica: Medidas de tendência central Estatística descritiva básica: Medidas de tendência central ACH2021 Tratamento e Análise de Dados e Informações Marcelo de Souza Lauretto marcelolauretto@usp.br www.each.usp.br/lauretto *Parte do conteúdo

Leia mais

Desempenho de rigor e precisão do Sistema Accu-Chek Active. Introdução. Método

Desempenho de rigor e precisão do Sistema Accu-Chek Active. Introdução. Método Desempenho de rigor e precisão do Sistema Accu-Chek Active I. RIGOR O rigor do sistema foi avaliado através da norma ISO 15197. Introdução Este estudo teve como objectivo determinar o rigor do sistema

Leia mais

Incêndio. Visão Geral. Resumo teórico

Incêndio. Visão Geral. Resumo teórico Incêndio Em vigor desde 2004, a NBR 15200 "Projeto de estruturas de concreto em situação de incêndio" estabelece critérios para o projeto de estruturas de concreto que visam limitar o risco à vida humana,

Leia mais

ESTATÍSTICA. Tabelas e Gráficos. Elisabeti Kira - IME USP. Beti Kira (IME-USP) Estatística 18.abril.

ESTATÍSTICA. Tabelas e Gráficos. Elisabeti Kira - IME USP. Beti Kira (IME-USP) Estatística 18.abril. ESTATÍSTICA Tabelas e Gráficos Elisabeti Kira - IME USP betikira@ime.usp.br Beti Kira (IME-USP) Estatística 18.abril.2017 1 / 26 Visão geral Coletar dados censo, técnicas de amostragem, amostra aleatória,

Leia mais

CAPÍTULO 4 DESCRIÇÃO E EXPLORAÇÃO DOS DADOS 2ª parte

CAPÍTULO 4 DESCRIÇÃO E EXPLORAÇÃO DOS DADOS 2ª parte CAPÍTULO 4 DESCRIÇÃO E EXPLORAÇÃO DOS DADOS 2ª parte 4.3 Medidas de posição 4.4 Medidas de dispersão 4.5 Separatrizes Prof. franke 2 Vimos que a informação contida num conjunto de dados pode ser resumida

Leia mais

Faculdade de Imperatriz FACIMP

Faculdade de Imperatriz FACIMP Faculdade de Imperatriz FACIMP Disciplina: Controle de Qualidade de Medicamentos Prof. Dr. Paulo Roberto da Silva Ribeiro 5 o Período de Farmácia e Bioquímica 1 o Semestre de 2007 Prof. Dr. Paulo Roberto

Leia mais