Publicaciones tecnicales por los CIL
Riesgos beta en los ensayos de aptitud
Resumen:
Se aplica el método de Monte Carlo a los esquemas de EA (ensayos de aptitud) para investigar su eficacia. Se calculan las probabilidades de que los valores z computados sean superiores a 3 mientras que el valor verdadero es inferior a 2 y de que los valores z computados sean inferiores a 2 mientras que los valores verdaderos son superiores a 3 para una serie de situaciones: número de participantes de 5 a 30, diversas proporciones de repetibilidad sobre reproducibilidad y número de resultados de pruebas por participante, introducción o no de valores atípicos con z de 3,5 a 10. Para cada situación se discuten las probabilidades de no detectar valores atípicos verdaderos y de desencadenar falsas alertas. Para cada situación, se analizan las probabilidades de no detectar verdaderos valores atípicos y de desencadenar falsas alertas. Se proponen orientaciones y claves para comprobar y mejorar la eficacia de los programas de EA reales.
Resumen de conclusiones:
- La relación
- Incluso en condiciones adversas, el riesgo α es siempre muy bajo (menos del 0,7%);
- Los algoritmos robustos mejoran la eficiencia del programa de EA (es decir, el riesgo β) con un ligero gasto en el riesgo α (que siempre sigue siendo muy bajo). Esto se debe a una estimación significativamente mejor de la desviación típica de referencia cuando hay un valor atípico entre los participantes y cuando se utilizan estos algoritmos robustos;
- Un número de 6 participantes es suficientemente grande para detectar a un participante fuertemente atípico siempre que se den buenas condiciones de EA (es decir, un valor bajo de λ);
- El TP con un número bajo de participantes es (casi) siempre mejor que ningún EA.
Las normas de referencia ISO 5725-2 e ISO 13528 recomiendan no organizar una CIL con menos de 12 participantes. Esto tiene sentido para la norma ISO 5725-2, cuyo objetivo es determinar el rendimiento de un método de ensayo. Tiene menos sentido para la norma ISO 13528, cuyo objetivo es comprobar el rendimiento de un laboratorio. Evidentemente, cuando no se organiza ningún Ensayo de Aptitud, el riesgo β es del 100%: ¡cualquier laboratorio que tenga un problema nunca podrá darse cuenta en absoluto! En consecuencia, para los métodos de ensayo que son realizados por un pequeño número de laboratorios, es obviamente mejor organizar PT con 6 participantes que nada. En esos casos, el proveedor de EA debe tener especial cuidado con el número de resultados de pruebas por participante que solicita, para garantizar un valor λ adecuado y, en consecuencia, asegurar una eficiencia lo mejor posible.
Véase el texto completo en inglés: Beta risks in proficiency testing
Véase el texto completo en francés: Risques béta lors d'essais d'aptitude