1检测限和定量限的确定方法课件

体外诊断产品性能评估-2023年1月8日杨宗兵检测限和定量限的确定方法体外诊断产品性能评估-2023年1月7日检测限和定量限的确定术语和定义术语和定义α错误//β错误Alpha(α)error//Beta(β)errorα错误//第I类错误//假阳性

Alpha(α)error//TypeIerror//Falsepositive

错误地拒绝无效假设（物质不存在）的概率，事实上物质真不存在β错误//第II类错误//假阴性Beta(β)error//TypeIIerror//Falsenegative错误地接受无效假设（物质不存在）的概率，事实上物质在指定的水平存在α错误//β错误Alpha(α)error//Beta(空白Blank//空白限Limitofblank(LoB）

空白Blank不含有感兴趣分析物，或至少浓度远低于感兴趣最低水平的样本空白限

Limitofblank(LoB）可能观测到空白样本的最高测量结果（声称概率下）注：a）LoB不是通过测量获得的实际浓度。事实上，阳性信号的实际浓度确认被称为LoD。同样地，LoB是含有在声称概率下分析物水平等于LoD的样本预期的最低值b）这同“检测下限”；即声称的给出测量不确定度声称值的测量程序得到的最低结果。也称为“临界值”（ISO11843）空白Blank//空白限Limitofblank(Lo检测限Limitofdetection(LoD)在（声称）概率下，样本中能检测到的分析物的最低量，尽管或许不能量化为一个准确值。注：也称为“检测下限”，“最小可检测浓度”（或量或值），以及有时用于表征“灵敏度”检测限Limitofdetection(LoD)在（声定量限//定量下限

Limitofquantitation（LoQ）//Lowerlimitofquantitation在声称的可接受精密度和正确度以及经验条件下样本中能定量测定的分析物的最低量注：也称为“检测下限”和“测量范围下限”定量限//定量下限

Limitofquantitatio测量范围//工作范围

Measuringrange//Workingrange测量仪器的误差处在规定极限内的一组被测量的值（VIM93）注：此前，NCCLS文件中使用术语“可报告范围”测量范围//工作范围

Measuringrange//Wo灵敏度

“灵敏度”的非标准使用不同应用中，“灵敏度”可能单独或修改使用常见为：“IUPAC”定义的“分析灵敏度”一致，即“校准曲线的斜率”描述非常低分析浓度的分析内精密度的“功能灵敏度”在低浓度有高精密度要求的诊断分析，术语“诊断”或“临床”灵敏度用与描述或比较预定的与诊断测试性能有关的临床信息（如与疾病相关分析物靶点的有无）灵敏度“灵敏度”的非标准使用分析灵敏度

测量仪器响应的变化除以对应的量“灵敏度”在医学检验上以两种不同但相关的含义使用：（1）以足够置信度可测量的最小浓度差异

和（2）以适当置信度可检测的最小被测量的量（1）按照IUPAC定义分析灵敏度可以用校准曲线的斜率来表示（2）已被检出限和定量限取代分析灵敏度测量仪器响应的变化除以对应的量诊断灵敏度、功能灵敏度诊断灵敏度体外诊断检查程序可以识别特定疾病或状态存在的能力注：诊断灵敏度是一个数值分数。以真阳性值除以真阳性值加上假阴性值的和来计算功能灵敏度测量程序测量很低浓度的能力，它比定量限也无任何优势。因此不鼓励使用功能灵敏度诊断灵敏度、功能灵敏度诊断灵敏度类型低限值最低检出限定量限线性下限测量范围下限空白限类型低限值最低检出限定量限线性测量范围下限空白限不同类型之间的关系LOBLODLOQLLRLMRLOB：最高LOD：高于LOB，可能被声称LOQ：最低，U<目标值（U）LLR：最低与被测量的值直接成比例的能力响应值与真实浓度有线性关系LMR：规定条件下的最低包括方法的所有特性，偏倚、不精密度、U等不同类型之间的关系LOBLODLOQLLRLMRLOB：最高LODdetectionlimit，limitofdetection•由给定测量程序得到的测得量值，对于此值，在给定错误地声称物质中存在某成分的概率为α时，错误地声称不存在该成分的概率为βIUPAC建议α和β默认值等于0.05术语“分析灵敏度”有时被用于代表检出限，但这样的用法现在不鼓励LODdetectionlimit，limitofdeLODdetectionlimit，limitofdetection•被用于描述一个检验程序以特定置信水平能报告为存在的被测量最低值。它也被用来指最小可检测浓度测量区间的下限不应和检出限混淆分析灵敏度不能被用于表示检出限LODdetectionlimit，limitofdeLOQquantitationlimitlimitofquantitation•被用于描述一个检验程序以指定的测量不确定度能测量的被测量最低值。它也被用来指测定下限、定量下限、测量下限和功能灵敏度功能灵敏度比定量限无任何优势。由于该术语延续灵敏度的不赞成用法，因此不鼓励它在体外诊断标示中的使用LOQquantitationlimitlimito定性分析中限值的使用“检测限”•一个定性测试的检出限有可能根据经验观测不到其增加，例如，试剂引起的变化。因为样本中分析物可检测的水平可能低于cutoff值，这可能增加假阴性结果的比例同时，高浓度样本同样也可以给出正确的阳性信号。因此，检出限的测定试验对许多定性测试的质量控制是重要的定性分析中限值的使用“检测限”•一个定性测试的检出限有可能根定性分析中限值的使用“检测限”•阳性和阴性结果之间的交叉点（也称为cutoff值，50%的阳性和50%的阴性）过渡区称为“95%的区间”，非CI（LOB与临界点相同）样本浓度与区间关系，重复结果95%阳性结果、95%阴性结果95%区间上限如同LoD±20%基础上进行阴阳性结果的重复测量确认定性分析中限值的使用“检测限”•阳性和阴性结果之间的交叉点（定性分析中限值的使用“临界值”的非标准使用•术语“临界值”在ISO11843中作为空白样本预期合理的最高结果使用（零浓度或接近零浓度样本）。超过仪器（方法）响应，认为样本有一个阳性测量值。但是，在医学实验室该术语普遍用于指征一个重要的医学条件的测试结果。响应的阈值被称为“空白限”定性分析中限值的使用“临界值”的非标准使用•术语“临界值”在目前的一些常用方法LOD/LOQ•当前，许多设备通过单一模式报告LoD和LoQ，仅使用空白样本测量。在该单一模式下，假设尽可能高的空白值是测定分析物存在的阈值此为检测下限最常见的是，进行一个空白样本的重复测量，计算这些测量值的均值和SD，用SD乘以某一因数，加上重复测试的均值，该值被称为LoD以及可能为LoQ（例如，分析化学）目前的一些常用方法LOD/LOQ•当前，许多设备通过单一模式目前的一些常用方法的缺陷假设空白低值对称分布SD无法区分真实虚假忽略事实(LOD)导致低LOD/Q目前的一些常用方法的缺陷假设空白低值对称分布SD无法区分真实LOBLOB1检测限和定量限的确定方法课件LOB空白样本结果接近零时的分布仪器内部产生该类型的信号时，许多仪器自动转换阴性值信号为零或一个低值阳性值。因此只提供非阴性浓度值输出假设该值超过空白测量中实际空白样本显著变异分布的第95百分位数如果样本产生一个超过该限值的观测值，它可以宣称分析物含量大于零LOB空白样本结果接近零时的分布仪器内部产生该类型的信号时，LOB空白样本结果接近零时的分布使用该限值，我们有真实空白样本给出值的5%表明分析物存在（通常称为第I类错误）同时，我们观测到低浓度分析样本的测量值落在该限值内。当我们断定在该情况下无可测量分析物存在时，我们承诺错误通常称为第II类错误LOB空白样本结果接近零时的分布使用该限值，我们有真实空白样LOBISO推荐•ISO推荐了第I类和第II类错误声称水平相关的最小检出限定义α=β=5%。一个α值为5%对应使用空白值分布第95百分位数，宣称测量值显著高于空白限值一个空白值呈Gaussian分布：LoB=µB+1.645σBLOBISO推荐•ISO推荐了第I类和第II类错误声称水平相LOB计算方法•浓度低于零的情况下不被报告或空白值不呈Gaussian分布时（空白值呈不对称分布），第95百分位数通过其他方法估计直截了当的程序使用基于命令值的非参数原理。通过大量的Nb值排序，第95百分位数作为阳性第Nb(95/100+0.5)位观测值来估计LOB计算方法•浓度低于零的情况下不被报告或空白值不呈GauLOB计算方法•因存在小数值，在临近排序值之间使用内插法。分布上限截断α百分位，空白分布百分位数限值（PctB），称为空白限（LoB）即LoB=PctB100-αLOB计算方法•因存在小数值，在临近排序值之间使用内插法。LOBLOB估计•通过一个或多个空白样本重复（NB次）测量估计LoB。使用多个样本有助于确保可靠性，具有明显分析物量的样本不被当做空白使用当数据呈Gaussian分布时，那么使用参数程序估计LoB：LoB=µS-1.645σSLOBLOB估计•通过一个或多个空白样本重复（NB次）测量估LOB例子•当数据不呈Gaussian分布时（如零点被截断），使用非参数方法计算P(1-α)=(0.95*NB+0.5)当该值为非整数时，应使用线性内插法，例如，当p=95和NB=60，那么NB（p/100）+0.5=57+0.5=57.5，第95百分位应为观测值排序第57和58位数的均值。当NB=65时，那么NB（p/100）+0.5=62.25，第95百分位应为观测值排序第62和63位数的组合，=X62+0.25（X63-X62）LOB例子•当数据不呈Gaussian分布时（如零点被截断）LOBLOB验证举例•用户进行25次空白测量（5个样本5天测量5次）目测检查显示空白值呈不对称分布，因此，非参数估计LoB，在观测区的第24位和第25位之间线性内插法得LoB=19.17U/L（=18.01+0.25*（22.65-18.01））LOBLOB验证举例•用户进行25次空白测量（5个样本5天测LODLOD1检测限和定量限的确定方法课件LOD第II类错误为了表述第II类错误，一方面不得不考虑最小样本浓度等于LoD,即提供规定概率下超过LoB的结果当第II类错误β水平设为5%时，那么95%的测量结果超过LoBLOD第II类错误为了表述第II类错误，一方面不得不考虑最小LOD第II类错误因而，仅有5%的测量结果被错误的宣称同空白没有显著差异,以及β=5%，即第II类错误风险（β风险）LoD为该样本的实际浓度；是能可靠检测到的最低实际浓度，通常，低水平样本呈Gaussian分布以及分布的第5百分位数对应LoBLoB=µS-1.645σSLOD第II类错误因而，仅有5%的测量结果被错误的宣称同空白LOD计算公式•可以导出：µS=LoD=LoB+1.645σSLoD=µB+1.645σB+1.645σSLOD计算公式•可以导出：LOD图示LOD图示LOD样本分布•如果样本中分析物的实际浓度等于LoB，50%的测量值超过LoB（a）。样本实际浓度等于LoD，（100%-β）（95%）的样本测量值超过LoB(b)•样本不呈Gaussian分布（且不能转换为Gaussian分布），有可能使用非参数估计LoD，另外，有必要生产浓度接近暂定LoD的样本。用于检查5%或更低的测量观测值低于LoB的最低水平LOD样本分布•如果样本中分析物的实际浓度等于LoB，50%设计考虑操作条件稳定•假设在单一系统或一组实验设备条件下设计。稳定的条件下操作（无试剂批号变化或主校准的重大变化）。推荐考虑包括时间（运行）引起的变异和受试对象之间的差异设计考虑操作条件稳定•假设在单一系统或一组实验设备条件下设计设计考虑系统的考虑•制造商应考虑在两台或更多台仪器用两批或更多批的试剂尝试获得不同仪器/试剂预期的变异。如果不同系统结果完全不同，应查明原因。如果同系统结果基本相同时，最大的LoD将作为估计值使用。该建议必须由价值和实际考虑来恒量。任何设计结果应附有一个全面的研究描述和参数设计考虑系统的考虑•制造商应考虑在两台或更多台仪器用两批或更样本量参数与非参•LoB非参数估计的有效性大约为一个参数估计程序的一半。那就是，参数和非参数程序的预期结果相同，但是使用相同的测量数量时，参数估计有较小的不确定度，（如果数据呈Gaussian分布）。百分位数或SD估计值的不确定度同样应与分布的分散性成正比。•因而，LoB非参数估计和LoD参数估计，空白测量数量应大于低浓度样本测量。但最常见的是，低水平样本测量的分散性大于空白测量。总之，大多数情况下，空白和低水平样本具有相同测量数量为最佳选择样本量参数与非参•LoB非参数估计的有效性大约为一个参数估计样本量评估与验证•在精密度和成本之间合理取舍，建议估计LoD时用60次测量的最小数量（空白和低水平样本）。应由方法开发者执行•为验证LoD声称值，在声称水平使用20次结果。以及必要时，在LoB水平。这通常由实验室或用户执行样本量评估与验证•在精密度和成本之间合理取舍，建议估计LoD样本性状样本代表性•尽可能地，用自然样本取代空白和阳性低值样本，即对于药物分析应有游离药物的血清或血浆样本，不只是缓冲液。因人工添加样本可能与受试者样本的表现不同使用非自然样本时，应考虑干扰和基质效应为了确保测量具有代表性，希望收集一定数量样本的测量值，而不是单个样本样本性状样本代表性•尽可能地，用自然样本取代空白和阳性低值样样本性状样本代表性•样本之间存在不同基质时，重复测量一特定样本来代替，最好用5个或更多的样本为一组。这些测量应在不同日期内分开进行评价，因此评估反应超出典型实验室条件范围的分析方法性能，包括（适当时）不同分析和设备•验证声称值时，时间段不需包括试剂批号或主要设备维护的变化，估计声称值时，时间段应包括试剂批号的变化样本性状样本代表性•样本之间存在不同基质时，重复测量一特定样样本性状内源性物质•内源性化合物，空白可能是组分剥离样本，即抗体脱水，酶的降解，或活性炭吸附等对于激素，空白样本可以由患者受试者提供或发育不全水平接受药物治疗受试者提供对于肿瘤标志物，正常受试者样本或许适用。当分析物残留水平不可避免时，应低于分析物分析范围限值一个数量级样本性状内源性物质•内源性化合物，空白可能是组分剥离样本，即样本性状内源性物质•低水平的内源性化合物，指用一组低浓度范围内受试者样本如有必要，在样本中添加分析物（例如，药物）时，最好添加源于不同受试者的一组样本，而不是正好一个样本或一个混合样本。通过一组样本的重复测量估计合并SDS，例如，5个样本中每一样本测量12次。测量应在不同日期进行。因此SDs反应总体分析变异样本性状内源性物质•低水平的内源性化合物，指用一组低浓度范围样本性状内源性物质•为使LoB和LoD估计值有意义，尽可能地，测量值应追溯至SI单位，或一些已知水平。当分析存在参考方法时，它应用于在低范围内的比对测量。溯源性也可以由添加样本的测量证明，考虑添加物质的溯源性样本性状内源性物质•为使LoB和LoD估计值有意义，尽可能地结果LOD•测量值具有许多特征或属性，如浓度或活性，只要明确地定义被测量。当测量的量不同于感兴趣的分析物（例如，酶活性不同于酶的质量浓度）时，必须明确地定义量。理解不同方法或在不同的测量条件下LoD不同是重要的•正好在同样低浓度样本获得所有测量是没有必要或不可取的。这是因为仅有必要估计SDS（低浓度测量的SD）。使用多个样本将助于解释典型的受试者变异结果LOD•测量值具有许多特征或属性，如浓度或活性，只要明确LOD测定程序•测定LoD，样本测量的SDS通过有意义的低浓度样本重复测量（NS）获得，即大约从LoB到4倍LoB的浓度范围内。推荐从低浓度样本至少获得60个结果。指定程序采用多个低水平样本（4～6个）以及计算这些水平精密度的合并估计值LOD测定程序•测定LoD，样本测量的SDS通过有意义的低浓LOD测量程序•在合并精密度的独立估计之前，他们应用传统的F检验（2个样本）或当多于两个样本时用Cochran检验进行一致性测试，测试失败时，应由制造商或开发者查明原因。它可以显示反应或样本的不稳定影响变异，通过下式估计暂定的LoDt：LoDtent=LoB+cβSDLOD测量程序•在合并精密度的独立估计之前，他们应用传统的FLOD测量程序•SDS为一个低水平样本分布的SDS估计值和因SDS基于总体标准偏差σS估计值应用，cβ源于标准Gaussian分布（和修正因子）的第95百分位。当测量的数量不是太小时，cβ=1.645/（1-1/（4*f）），f是SDS估计的自由度例如，通过5个（K=5）低浓度样本获得60个结果（NS=60），那么，合并估计SDS时自由度f为55（f=NS-K）和cβ=1.645/（1-1/220）=1.653LOD测量程序•SDS为一个低水平样本分布的SDS估计值和因LODSD的考虑•考虑测量水平的SDS是否接近LODt水平是重要的。估计LoD时普遍问题是样本的SD不恒定，因它常常随样本浓度而增加。但是，超过低浓度的一个限值范围时，它将接近恒定以及概述的程序是适当的，当假设一个恒定的SDS时，那么LoD=LoDtentLODSD的考虑•考虑测量水平的SDS是否接近LODt水平是LODSD的考虑•同样，如果相关的SD（或CV）恒定，它可能用于估计试验LOD的SDS，以及因此使用上述公式测定LoD。否则，如果假设样本SD为浓度水平的一个函数，应开展一个更为复杂的方法LODSD的考虑•同样，如果相关的SD（或CV）恒定，它可能LOD分布形态的考虑•如果低浓度样本数据不呈Gaussian分布，那么，有可能转换数据使其呈Gaussian分布。例如，对数转换。转换结束后，LoD用转换后单位计算，以及然后用可逆转换程序转换为原单位（即指数）LOD分布形态的考虑•如果低浓度样本数据不呈GaussianLOD分布形态的考虑•如果不可能产生Gaussian分布数据，但SDS合理恒定，那么可以使用一个非参数进行。这种非参数估计可能作为低浓度样本赋值（或可接受参考值）测量分布的β百分位的差距来计算。称该差距为DS,β；DS,β类似于cβ*SDS，因此：LoD=LoB+DS,βLOD分布形态的考虑•如果不可能产生Gaussian分布数据LOD分布形态的考虑•如果SDS不恒定，以及不可能产生符合Gaussian分布数据，那么，必须使用一个非参数的“试错法”程序。该程序尝试假设在LoD水平准备样本，和一系列的测量值（不同时间和操作者）•计算β百分位，作为低于LoB观测值的百分位数。当β百分位是5%或更低时，LoD为最低水平物质的结果LOD分布形态的考虑•如果SDS不恒定，以及不可能产生符合GLOD例子•激素（空白）：估计LoD，使用α=β=5%的默认值有10个源于激素缺乏或药物抑制受试者的样本。为确保总分析变异不受影响，在10天中分别对每一空白样本测量10次。因被截断，分析仅提供非阴性值非参数估计LoB作为测量结果的第95百分位数LOD例子•激素（空白）：估计LoD，使用α=β=5%的默认LOD例子•激素（空白）：LOD例子•激素（空白）：LOD例子第95百分位对应观测值排序的95.5（=100*（95/100）+0.5）。观测范围内第95和96位之间使用线性内插法得LoB估计值:为0.0544U/L(0.0539+0.5*(0.0548-0.0539))排序空白值1000.0653990.0603980.0560970.0554960.0548950.0539940.0538LOD例子第95百分位对应观测值排序的95.5（=100*（LOD例子•激素（低浓度水平）：低浓度样本（在0.05～0.20U/L范围内）假设从10个受试者每人获得一个样本，以及每一样本分析10次建议目视检查分布对称和接近钟形，因此可能使用参数统计目视复测SDS估计值与该样本水平无关LOD例子•激素（低浓度水平）：LOD例子•激素（低浓度水平）：按照加权方式SDS2=(n1SDS12+n2SDS22+n3SDS32+……+nnSDSn2)/(n1+n2+n3+……+nn)计算SDS（0.0299）合并估计值（该情况下，为变异均值的平方根）。自由度为10*（10-1）=90和α=0.05，因此cβ=1.6449/（1-1/360）=1.6494那么可以获得一个LoD估计值：LoD=LoB+cβ*SDS=0.0544+1.6494*0.0299=0.104U/LLOD例子•激素（低浓度水平）：LOD例子（验证）•实验室应确保分析满足制造商声称给定的LoD声称值，而不是估计自己的LoD。可用时，实验室应使用制造商提供的LoB当制造商的LoB不可用时，那么按照LOB估计方法进行LOD例子（验证）•实验室应确保分析满足制造商声称给定的LoLOD例子（验证）•运行浓度等于声称LoD样本的重复测量以及估计大于LoB结果的比例。推荐至少使用20次样本测量，可能时这些测量包括来自样本和不同时间段的变异。记录比例符合预期值（1-β；默认为95%），也就是在记录比例在95%的置信区间内包含95%时，那么数据支持LoD声称值LOD例子（验证）•运行浓度等于声称LoD样本的重复测量以及LOD例子（验证）•判定：20次测量中有可能多于1次结果低于LoB，但仍然符合该标准次数观测比例低限2085308740885088608870898089909010090150912009225092300924009350093100094LOD例子（验证）•判定：次数观测比例低限208530874LOD例子（验证）•分析程序在α=β=5%时LoD声称值为45U/L用户进行25次空白测量（5个样本5天测量5次）和25次分析物浓度为45U/L的添加样本测量目测检查显示空白值呈不对称分布，因此，非参数估计LoB，在观测区的第24位和第25位之间线性内插法得LoB=19.17U/L（=18.01+0.25*（22.65-18.01））LOD例子（验证）•分析程序在α=β=5%时LoD声称值为4LOD例子（验证）•25个空白测量值和25个添加分析物样本测量值的分布，因此，实际浓度等于LoD声称值45U/L。LoB估计值为19.17（空白分布的第95百分位数）。92%的样本测量值（23/25）大于LoB•观测比例符合依据声称95%的一个预期值，以及当前的评价不否定声称值LOD例子（验证）•25个空白测量值和25个添加分析物样本测LOQLOQLOQ估计程序•LoQ为能可靠检测到的（LoD）分析物实际的最低量，以及总误差符合实验室准确度要求（临床使用的可接受值）实验室希望估计自己的LoQ，或验证制造商的声称值，如果低水平得测量不确定度（或总误差）可被确定，测定每一个方法学的LoQ可能是没有必要的在这种情况下，报告每一个低水平结果已估计的不确定度是可接受的LOQ估计程序•LoQ为能可靠检测到的（LoD）分析物实际的LOQ估计程序•LoD研究的测试结果应用于估计分析物该水平的偏倚和不精密度推荐测定3到5个不同样本至少40次重复以及至少5次运行测量均值（当使用一个样本时）和可接受的参考值之间的偏差为偏倚估计值当该水平使用不止1个样本时，那么偏差的均值为正确度估计值。40个结果总的SD（一个样本）或精密度合并估计值SDS为精密度估计值LOQ估计程序•LoD研究的测试结果应用于估计分析物该水平的LOQ估计程序•综上所述得到该水平总误差估计值，使用偏倚+2*SDS=总误差（如果偏倚为负值，使用总误差，=-（偏倚-2SDS））。如果该估计值低于给定的总误差目标，那么：LoQ=LoD该程序确保，真实值等于LoQ的样本，测试结果约有95%概率应非常正确LOQ估计程序•综上所述得到该水平总误差估计值，使用偏倚+2LOQ估计程序•如果需要更大概率，SDS应乘以较大的因子；例如，如果偏倚+4SDS和偏倚-4SDS在目标范围内（和误差呈Gussian分布），那么大于99.5%的结果将适用LOQ估计程序•如果需要更大概率，SDS应乘以较大的因子；例LOQ估计程序•如果不符合该水平目标值，那么必须进行略高水平的测试。必须得到适合的参考物质，使用类似的物质来测定LoD。此前，必须通过独立测试结果的均值，同时用参考方法测试，添加，或，适当时进行稀释得到实际浓度。如果生产该物质，那么源于测试物质的不确定度和总误差估计应包括稀释因子和/或添加程序的不确定度LOQ估计程序•如果不符合该水平目标值，那么必须进行略高水平LOQ验证程序•如果实验室测定高于假设测量范围（或可报告范围）的最低水平LoQ，那么测量范围不适用于实验室预期用途。在较低的95%置信限，如果该试验得到的偏倚和不精密度估计值大于方法声称值，那么应联系制造商LOQ验证程序•如果实验室测定高于假设测量范围（或可报告范围LOQ验证程序•如果实验室希望确认LoQ或假设误差不呈Gaussian分布，那么使用其他程序检查LoQ声称值。使用最少25次重复是可接受的该情况下，每一样本重复值与该样本参考值差值和误差目标值比较。超出误差目标结果的数量应按照区间估计值计算。如果使用95%的标准，应按照95%低限确定不可接受观测结果的数量LOQ验证程序•如果实验室希望确认LoQ或假设误差不呈GauLOQ验证程序•例如，总共有30次重复时，（超过某一样本数量），那么我们至少有87%的结果（26.1，四舍五入至27）必须在目标误差范围内。因此，当0到3个结果严重错误时，可以假设LoQ被验证。当涉及该结果时，（在该例中，允许有10%的样本严重错误）那么应获得更多的重复当不符合该标准时，那么应质疑LoQ声称值LOQ验证程序•例如，总共有30次重复时，（超过某一样本数量结果的解释结果的解释结果报告结果报告结果报告结果报告结果报告举例结果报告举例LOD、LOQ结果解释•测量值低于LoQ但大于LoB可能用于表明分析物时存在的，但实际测量水平不应以其他方式用于临床解释。当结果有较高的不确定度时应谨慎报告LoD和LoQ之间的结果LOD、LOQ结果解释•测量值低于LoQ但大于LoB可能用于LOD、LOQ结果解释•根据LoD的不确定度和实验室目标，LoD和LoQ可以相同，或有一些不同。当有差距时，一方面不能假设LoD和LoQ之间的响应呈线性，或即是单调递增函数。即使单调性假设在大多数情况下是真实的，关系不存在时会产生差距，如不连续性，零结果等等。没有单一关系的澄清文件，不推荐在该范围内关于浓度进行解释LOD、LOQ结果解释•根据LoD的不确定度和实验室目标，LLOD、LOQ结果解释•在常规测试中，应使用LoD和LoQ作为决定如何报告结果。有另外的条件，比如当重复测试的均值作为受试者结果，或用于科研，当实验室记录测量浓度时（如果可用），无论值低于或高于LoD。当截断结果在这些条件下使用时，任何均值将被偏差化LOD、LOQ结果解释•在常规测试中，应使用LoD和LoQ作LOD、LOQ如何声明•除非方法开发者提供可选的措辞包括该信息，应按照如下报告LoD。如果任何声称用于与该方案保持一致，它必须包括实际的测量，置信水平（α和β），和LoB基于的测量数n，包括n1Blank和n2Positive，LOD为χ，假阳性和假阴性的概率，LoB为yLOD、LOQ如何声明•除非方法开发者提供可选的措辞包括该信LOD、LOQ如何声明•例如：“C-反应蛋白的LoD为3mg/L。测定与本NCCLS方案指南的一致性和假阳性的比例（α）低于5%和假阴性比例（β）低于5%；基于130个测定值，70个空白和60个低水平样本；LoB=1mg/L”LOD、LOQ如何声明•例如：LoD的标准偏差和样本量估计LoD的标准偏差和样本量估计LOD的标准偏差和样本量估计LOD的标准偏差和样本量估计LOQ解释LOQ解释1检测限和定量限的确定方法课件1检测限和定量限的确定方法课件LOBN：≥60正态：参数非正态：非参N：≥20（85%低限）LODN：≥60正态：参数非正态：转化或非参浓度：~4*LOBN：≥20（85%低限）LOQN：≥40LOD总误差在目标范围内时，LOQ=LOD（偏倚+2SD）N：≥25（85%低限）评价样本至关重要，应考虑基质影响LOBN：≥60N：≥20LODN：≥60N：≥20LOQN体外诊断产品性能评估-2023年1月8日杨宗兵检测限和定量限的确定方法体外诊断产品性能评估-2023年1月7日检测限和定量限的确定术语和定义术语和定义α错误//β错误Alpha(α)error//Beta(β)errorα错误//第I类错误//假阳性

Alpha(α)error//TypeIerror//Falsepositive

错误地拒绝无效假设（物质不存在）的概率，事实上物质真不存在β错误//第II类错误//假阴性Beta(β)error//TypeIIerror//Falsenegative错误地接受无效假设（物质不存在）的概率，事实上物质在指定的水平存在α错误//β错误Alpha(α)error//Beta(空白Blank//空白限Limitofblank(LoB）

空白Blank不含有感兴趣分析物，或至少浓度远低于感兴趣最低水平的样本空白限

Limitofblank(LoB）可能观测到空白样本的最高测量结果（声称概率下）注：a）LoB不是通过测量获得的实际浓度。事实上，阳性信号的实际浓度确认被称为LoD。同样地，LoB是含有在声称概率下分析物水平等于LoD的样本预期的最低值b）这同“检测下限”；即声称的给出测量不确定度声称值的测量程序得到的最低结果。也称为“临界值”（ISO11843）空白Blank//空白限Limitofblank(Lo检测限Limitofdetection(LoD)在（声称）概率下，样本中能检测到的分析物的最低量，尽管或许不能量化为一个准确值。注：也称为“检测下限”，“最小可检测浓度”（或量或值），以及有时用于表征“灵敏度”检测限Limitofdetection(LoD)在（声定量限//定量下限

Limitofquantitation（LoQ）//Lowerlimitofquantitation在声称的可接受精密度和正确度以及经验条件下样本中能定量测定的分析物的最低量注：也称为“检测下限”和“测量范围下限”定量限//定量下限

Limitofquantitatio测量范围//工作范围

Measuringrange//Workingrange测量仪器的误差处在规定极限内的一组被测量的值（VIM93）注：此前，NCCLS文件中使用术语“可报告范围”测量范围//工作范围

Measuringrange//Wo灵敏度

“灵敏度”的非标准使用不同应用中，“灵敏度”可能单独或修改使用常见为：“IUPAC”定义的“分析灵敏度”一致，即“校准曲线的斜率”描述非常低分析浓度的分析内精密度的“功能灵敏度”在低浓度有高精密度要求的诊断分析，术语“诊断”或“临床”灵敏度用与描述或比较预定的与诊断测试性能有关的临床信息（如与疾病相关分析物靶点的有无）灵敏度“灵敏度”的非标准使用分析灵敏度

测量仪器响应的变化除以对应的量“灵敏度”在医学检验上以两种不同但相关的含义使用：（1）以足够置信度可测量的最小浓度差异

和（2）以适当置信度可检测的最小被测量的量（1）按照IUPAC定义分析灵敏度可以用校准曲线的斜率来表示（2）已被检出限和定量限取代分析灵敏度测量仪器响应的变化除以对应的量诊断灵敏度、功能灵敏度诊断灵敏度体外诊断检查程序可以识别特定疾病或状态存在的能力注：诊断灵敏度是一个数值分数。以真阳性值除以真阳性值加上假阴性值的和来计算功能灵敏度测量程序测量很低浓度的能力，它比定量限也无任何优势。因此不鼓励使用功能灵敏度诊断灵敏度、功能灵敏度诊断灵敏度类型低限值最低检出限定量限线性下限测量范围下限空白限类型低限值最低检出限定量限线性测量范围下限空白限不同类型之间的关系LOBLODLOQLLRLMRLOB：最高LOD：高于LOB，可能被声称LOQ：最低，U<目标值（U）LLR：最低与被测量的值直接成比例的能力响应值与真实浓度有线性关系LMR：规定条件下的最低包括方法的所有特性，偏倚、不精密度、U等不同类型之间的关系LOBLODLOQLLRLMRLOB：最高LODdetectionlimit，limitofdetection•由给定测量程序得到的测得量值，对于此值，在给定错误地声称物质中存在某成分的概率为α时，错误地声称不存在该成分的概率为βIUPAC建议α和β默认值等于0.05术语“分析灵敏度”有时被用于代表检出限，但这样的用法现在不鼓励LODdetectionlimit，limitofdeLODdetectionlimit，limitofdetection•被用于描述一个检验程序以特定置信水平能报告为存在的被测量最低值。它也被用来指最小可检测浓度测量区间的下限不应和检出限混淆分析灵敏度不能被用于表示检出限LODdetectionlimit，limitofdeLOQquantitationlimitlimitofquantitation•被用于描述一个检验程序以指定的测量不确定度能测量的被测量最低值。它也被用来指测定下限、定量下限、测量下限和功能灵敏度功能灵敏度比定量限无任何优势。由于该术语延续灵敏度的不赞成用法，因此不鼓励它在体外诊断标示中的使用LOQquantitationlimitlimito定性分析中限值的使用“检测限”•一个定性测试的检出限有可能根据经验观测不到其增加，例如，试剂引起的变化。因为样本中分析物可检测的水平可能低于cutoff值，这可能增加假阴性结果的比例同时，高浓度样本同样也可以给出正确的阳性信号。因此，检出限的测定试验对许多定性测试的质量控制是重要的定性分析中限值的使用“检测限”•一个定性测试的检出限有可能根定性分析中限值的使用“检测限”•阳性和阴性结果之间的交叉点（也称为cutoff值，50%的阳性和50%的阴性）过渡区称为“95%的区间”，非CI（LOB与临界点相同）样本浓度与区间关系，重复结果95%阳性结果、95%阴性结果95%区间上限如同LoD±20%基础上进行阴阳性结果的重复测量确认定性分析中限值的使用“检测限”•阳性和阴性结果之间的交叉点（定性分析中限值的使用“临界值”的非标准使用•术语“临界值”在ISO11843中作为空白样本预期合理的最高结果使用（零浓度或接近零浓度样本）。超过仪器（方法）响应，认为样本有一个阳性测量值。但是，在医学实验室该术语普遍用于指征一个重要的医学条件的测试结果。响应的阈值被称为“空白限”定性分析中限值的使用“临界值”的非标准使用•术语“临界值”在目前的一些常用方法LOD/LOQ•当前，许多设备通过单一模式报告LoD和LoQ，仅使用空白样本测量。在该单一模式下，假设尽可能高的空白值是测定分析物存在的阈值此为检测下限最常见的是，进行一个空白样本的重复测量，计算这些测量值的均值和SD，用SD乘以某一因数，加上重复测试的均值，该值被称为LoD以及可能为LoQ（例如，分析化学）目前的一些常用方法LOD/LOQ•当前，许多设备通过单一模式目前的一些常用方法的缺陷假设空白低值对称分布SD无法区分真实虚假忽略事实(LOD)导致低LOD/Q目前的一些常用方法的缺陷假设空白低值对称分布SD无法区分真实LOBLOB1检测限和定量限的确定方法课件LOB空白样本结果接近零时的分布仪器内部产生该类型的信号时，许多仪器自动转换阴性值信号为零或一个低值阳性值。因此只提供非阴性浓度值输出假设该值超过空白测量中实际空白样本显著变异分布的第95百分位数如果样本产生一个超过该限值的观测值，它可以宣称分析物含量大于零LOB空白样本结果接近零时的分布仪器内部产生该类型的信号时，LOB空白样本结果接近零时的分布使用该限值，我们有真实空白样本给出值的5%表明分析物存在（通常称为第I类错误）同时，我们观测到低浓度分析样本的测量值落在该限值内。当我们断定在该情况下无可测量分析物存在时，我们承诺错误通常称为第II类错误LOB空白样本结果接近零时的分布使用该限值，我们有真实空白样LOBISO推荐•ISO推荐了第I类和第II类错误声称水平相关的最小检出限定义α=β=5%。一个α值为5%对应使用空白值分布第95百分位数，宣称测量值显著高于空白限值一个空白值呈Gaussian分布：LoB=µB+1.645σBLOBISO推荐•ISO推荐了第I类和第II类错误声称水平相LOB计算方法•浓度低于零的情况下不被报告或空白值不呈Gaussian分布时（空白值呈不对称分布），第95百分位数通过其他方法估计直截了当的程序使用基于命令值的非参数原理。通过大量的Nb值排序，第95百分位数作为阳性第Nb(95/100+0.5)位观测值来估计LOB计算方法•浓度低于零的情况下不被报告或空白值不呈GauLOB计算方法•因存在小数值，在临近排序值之间使用内插法。分布上限截断α百分位，空白分布百分位数限值（PctB），称为空白限（LoB）即LoB=PctB100-αLOB计算方法•因存在小数值，在临近排序值之间使用内插法。LOBLOB估计•通过一个或多个空白样本重复（NB次）测量估计LoB。使用多个样本有助于确保可靠性，具有明显分析物量的样本不被当做空白使用当数据呈Gaussian分布时，那么使用参数程序估计LoB：LoB=µS-1.645σSLOBLOB估计•通过一个或多个空白样本重复（NB次）测量估LOB例子•当数据不呈Gaussian分布时（如零点被截断），使用非参数方法计算P(1-α)=(0.95*NB+0.5)当该值为非整数时，应使用线性内插法，例如，当p=95和NB=60，那么NB（p/100）+0.5=57+0.5=57.5，第95百分位应为观测值排序第57和58位数的均值。当NB=65时，那么NB（p/100）+0.5=62.25，第95百分位应为观测值排序第62和63位数的组合，=X62+0.25（X63-X62）LOB例子•当数据不呈Gaussian分布时（如零点被截断）LOBLOB验证举例•用户进行25次空白测量（5个样本5天测量5次）目测检查显示空白值呈不对称分布，因此，非参数估计LoB，在观测区的第24位和第25位之间线性内插法得LoB=19.17U/L（=18.01+0.25*（22.65-18.01））LOBLOB验证举例•用户进行25次空白测量（5个样本5天测LODLOD1检测限和定量限的确定方法课件LOD第II类错误为了表述第II类错误，一方面不得不考虑最小样本浓度等于LoD,即提供规定概率下超过LoB的结果当第II类错误β水平设为5%时，那么95%的测量结果超过LoBLOD第II类错误为了表述第II类错误，一方面不得不考虑最小LOD第II类错误因而，仅有5%的测量结果被错误的宣称同空白没有显著差异,以及β=5%，即第II类错误风险（β风险）LoD为该样本的实际浓度；是能可靠检测到的最低实际浓度，通常，低水平样本呈Gaussian分布以及分布的第5百分位数对应LoBLoB=µS-1.645σSLOD第II类错误因而，仅有5%的测量结果被错误的宣称同空白LOD计算公式•可以导出：µS=LoD=LoB+1.645σSLoD=µB+1.645σB+1.645σSLOD计算公式•可以导出：LOD图示LOD图示LOD样本分布•如果样本中分析物的实际浓度等于LoB，50%的测量值超过LoB（a）。样本实际浓度等于LoD，（100%-β）（95%）的样本测量值超过LoB(b)•样本不呈Gaussian分布（且不能转换为Gaussian分布），有可能使用非参数估计LoD，另外，有必要生产浓度接近暂定LoD的样本。用于检查5%或更低的测量观测值低于LoB的最低水平LOD样本分布•如果样本中分析物的实际浓度等于LoB，50%设计考虑操作条件稳定•假设在单一系统或一组实验设备条件下设计。稳定的条件下操作（无试剂批号变化或主校准的重大变化）。推荐考虑包括时间（运行）引起的变异和受试对象之间的差异设计考虑操作条件稳定•假设在单一系统或一组实验设备条件下设计设计考虑系统的考虑•制造商应考虑在两台或更多台仪器用两批或更多批的试剂尝试获得不同仪器/试剂预期的变异。如果不同系统结果完全不同，应查明原因。如果同系统结果基本相同时，最大的LoD将作为估计值使用。该建议必须由价值和实际考虑来恒量。任何设计结果应附有一个全面的研究描述和参数设计考虑系统的考虑•制造商应考虑在两台或更多台仪器用两批或更样本量参数与非参•LoB非参数估计的有效性大约为一个参数估计程序的一半。那就是，参数和非参数程序的预期结果相同，但是使用相同的测量数量时，参数估计有较小的不确定度，（如果数据呈Gaussian分布）。百分位数或SD估计值的不确定度同样应与分布的分散性成正比。•因而，LoB非参数估计和LoD参数估计，空白测量数量应大于低浓度样本测量。但最常见的是，低水平样本测量的分散性大于空白测量。总之，大多数情况下，空白和低水平样本具有相同测量数量为最佳选择样本量参数与非参•LoB非参数估计的有效性大约为一个参数估计样本量评估与验证•在精密度和成本之间合理取舍，建议估计LoD时用60次测量的最小数量（空白和低水平样本）。应由方法开发者执行•为验证LoD声称值，在声称水平使用20次结果。以及必要时，在LoB水平。这通常由实验室或用户执行样本量评估与验证•在精密度和成本之间合理取舍，建议估计LoD样本性状样本代表性•尽可能地，用自然样本取代空白和阳性低值样本，即对于药物分析应有游离药物的血清或血浆样本，不只是缓冲液。因人工添加样本可能与受试者样本的表现不同使用非自然样本时，应考虑干扰和基质效应为了确保测量具有代表性，希望收集一定数量样本的测量值，而不是单个样本样本性状样本代表性•尽可能地，用自然样本取代空白和阳性低值样样本性状样本代表性•样本之间存在不同基质时，重复测量一特定样本来代替，最好用5个或更多的样本为一组。这些测量应在不同日期内分开进行评价，因此评估反应超出典型实验室条件范围的分析方法性能，包括（适当时）不同分析和设备•验证声称值时，时间段不需包括试剂批号或主要设备维护的变化，估计声称值时，时间段应包括试剂批号的变化样本性状样本代表性•样本之间存在不同基质时，重复测量一特定样样本性状内源性物质•内源性化合物，空白可能是组分剥离样本，即抗体脱水，酶的降解，或活性炭吸附等对于激素，空白样本可以由患者受试者提供或发育不全水平接受药物治疗受试者提供对于肿瘤标志物，正常受试者样本或许适用。当分析物残留水平不可避免时，应低于分析物分析范围限值一个数量级样本性状内源性物质•内源性化合物，空白可能是组分剥离样本，即样本性状内源性物质•低水平的内源性化合物，指用一组低浓度范围内受试者样本如有必要，在样本中添加分析物（例如，药物）时，最好添加源于不同受试者的一组样本，而不是正好一个样本或一个混合样本。通过一组样本的重复测量估计合并SDS，例如，5个样本中每一样本测量12次。测量应在不同日期进行。因此SDs反应总体分析变异样本性状内源性物质•低水平的内源性化合物，指用一组低浓度范围样本性状内源性物质•为使LoB和LoD估计值有意义，尽可能地，测量值应追溯至SI单位，或一些已知水平。当分析存在参考方法时，它应用于在低范围内的比对测量。溯源性也可以由添加样本的测量证明，考虑添加物质的溯源性样本性状内源性物质•为使LoB和LoD估计值有意义，尽可能地结果LOD•测量值具有许多特征或属性，如浓度或活性，只要明确地定义被测量。当测量的量不同于感兴趣的分析物（例如，酶活性不同于酶的质量浓度）时，必须明确地定义量。理解不同方法或在不同的测量条件下LoD不同是重要的•正好在同样低浓度样本获得所有测量是没有必要或不可取的。这是因为仅有必要估计SDS（低浓度测量的SD）。使用多个样本将助于解释典型的受试者变异结果LOD•测量值具有许多特征或属性，如浓度或活性，只要明确LOD测定程序•测定LoD，样本测量的SDS通过有意义的低浓度样本重复测量（NS）获得，即大约从LoB到4倍LoB的浓度范围内。推荐从低浓度样本至少获得60个结果。指定程序采用多个低水平样本（4～6个）以及计算这些水平精密度的合并估计值LOD测定程序•测定LoD，样本测量的SDS通过有意义的低浓LOD测量程序•在合并精密度的独立估计之前，他们应用传统的F检验（2个样本）或当多于两个样本时用Cochran检验进行一致性测试，测试失败时，应由制造商或开发者查明原因。它可以显示反应或样本的不稳定影响变异，通过下式估计暂定的LoDt：LoDtent=LoB+cβSDLOD测量程序•在合并精密度的独立估计之前，他们应用传统的FLOD测量程序•SDS为一个低水平样本分布的SDS估计值和因SDS基于总体标准偏差σS估计值应用，cβ源于标准Gaussian分布（和修正因子）的第95百分位。当测量的数量不是太小时，cβ=1.645/（1-1/（4*f）），f是SDS估计的自由度例如，通过5个（K=5）低浓度样本获得60个结果（NS=60），那么，合并估计SDS时自由度f为55（f=NS-K）和cβ=1.645/（1-1/220）=1.653LOD测量程序•SDS为一个低水平样本分布的SDS估计值和因LODSD的考虑•考虑测量水平的SDS是否接近LODt水平是重要的。估计LoD时普遍问题是样本的SD不恒定，因它常常随样本浓度而增加。但是，超过低浓度的一个限值范围时，它将接近恒定以及概述的程序是适当的，当假设一个恒定的SDS时，那么LoD=LoDtentLODSD的考虑•考虑测量水平的SDS是否接近LODt水平是LODSD的考虑•同样，如果相关的SD（或CV）恒定，它可能用于估计试验LOD的SDS，以及因此使用上述公式测定LoD。否则，如果假设样本SD为浓度水平的一个函数，应开展一个更为复杂的方法LODSD的考虑•同样，如果相关的SD（或CV）恒定，它可能LOD分布形态的考虑•如果低浓度样本数据不呈Gaussian分布，那么，有可能转换数据使其呈Gaussian分布。例如，对数转换。转换结束后，LoD用转换后单位计算，以及然后用可逆转换程序转换为原单位（即指数）LOD分布形态的考虑•如果低浓度样本数据不呈GaussianLOD分布形态的考虑•如果不可能产生Gaussian分布数据，但SDS合理恒定，那么可以使用一个非参数进行。这种非参数估计可能作为低浓度样本赋值（或可接受参考值）测量分布的β百分位的差距来计算。称该差距为DS,β；DS,β类似于cβ*SDS，因此：LoD=LoB+DS,βLOD分布形态的考虑•如果不可能产生Gaussian分布数据LOD分布形态的考虑•如果SDS不恒定，以及不可能产生符合Gaussian分布数据，那么，必须使用一个非参数的“试错法”程序。该程序尝试假设在LoD水平准备样本，和一系列的测量值（不同时间和操作者）•计算β百分位，作为低于LoB观测值的百分位数。当β百分位是5%或更低时，LoD为最低水平物质的结果LOD分布形态的考虑•如果SDS不恒定，以及不可能产生符合GLOD例子•激素（空白）：估计LoD，使用α=β=5%的默认值有10个源于激素缺乏或药物抑制受试者的样本。为确保总分析变异不受影响，在10天中分别对每一空白样本测量10次。因被截断，分析仅提供非阴性值非参数估计LoB作为测量结果的第95百分位数LOD例子•激素（空白）：估计LoD，使用α=β=5%的默认LOD例子•激素（空白）：LOD例子•激素（空白）：LOD例子第95百分位对应观测值排序的95.5（=100*（95/100）+0.5）。观测范围内第95和96位之间使用线性内插法得LoB估计值:为0.0544U/L(0.0539+0.5*(0.0548-0.0539))排序空白值1000.0653990.0603980.0560970.0554960.0548950.0539940.0538LOD例子第95百分位对应观测值排序的95.5（=100*（LOD例子•激素（低浓度水平）：低浓度样本（在0.05～0.20U/L范围内）假设从10个受试者每人获得一个样本，以及每一样本分析10次建议目视检查分布对称和接近钟形，因此可能使用参数统计目视复测SDS估计值与该样本水平无关LOD例子•激素（低浓度水平）：LOD例子•激素（低浓度水平）：按照加权方式SDS2=(n1SDS12+n2SDS22+n3SDS32+……+nnSDSn2)/(n1+n2+n3+……+nn)计算SDS（0.0299）合并估计值（该情况下，为变异均值的平方根）。自由度为10*（10-1）=90和α=0.05，因此cβ=1.6449/（1-1/360）=1.6494那么可以获得一个LoD估计值：LoD=LoB+cβ*SDS=0.0544+1.6494*0.0299=0.104U/LLOD例子•激素（低浓度水平）：LOD例子（验证）•实验室应确保分析满足制造商声称给定的LoD声称值，而不是估计自己的LoD。可用时，实验室应使用制造商提供的LoB当制造商的LoB不可用时，那么按照LOB估计方法进行LOD例子（验证）•实验室应确保分析满足制造商声称给定的LoLOD例子（验证）•运行浓度等于声称LoD样本的重复测量以及估计大于LoB结果的比例。推荐至少使用20次样本测量，可能时这些测量包括来自样本和不同时间段的变异。记录比例符合预期值（1-β；默认为95%），也就是在记录比例在95%的置信区间内包含95%时，那么数据支持LoD声称值LOD例子（验证）•运行浓度等于声称LoD样本的重复测量以及LOD例子（验证）•判定：20次测量中有可能多于1次结果低于LoB，但仍然符合该标准次数观测比例低限2085308740885088608870898089909010090150912009225092300924009350093100094LOD例子（验证）•判定：次数观测比例低限208530874LOD例子（验证）•分析程序在α=β=5%时LoD声称值为45U/L用户进行25次空白测量（5个样本5天测量5次）和25次分析物浓度为45U/L的添加样本测量目测检查显示空白值呈不对称分布，因此，非参数估计LoB，在观测区的第24位和第25位之间线性内插法得LoB=19.17U/L（=18.01+0.25*（22.65-18.01））LOD例子（验证）•分析程序在α=β=5%时LoD声称值为4LOD例子（验证）•25个空白测量值和25个添加分析物样本测量值的分布，因此，实际浓度等于LoD声称值45U/L。LoB估计值为19.17（空白分布的第95百分位数）。92%的样本测量值（23/25）大于LoB•观测比例符合依据声称95%的一个预期值，以及当前的评价不否定声称值LOD例子（验证）•25个空白测量值和25个添加分析物样本测LOQLOQLOQ估计程序•LoQ为能可靠检测到的