【冯仁丰】学习美国CLSI的EP05-A2和A3文件

由于受人所托，要求我介绍检测系统分析性能系列内容。时间过得很快，因为新冠病毒在全世界蔓延，整个世界上的许多事，都被拖延或停止了。尤其是许多与经济运行有关的事。国内在病毒管理和控制上做得非常及时和严密，才使我们国家的新冠病毒发病率最低！感谢我们党和政府的英明领导！

由于对病毒的控制，去年我几乎没有外出。因此，在介绍临床实验室检测系统分析性能上，尽管我很熟悉，但是我的习惯一定是必须做好备课。迅速地翻阅各个性能的多媒体，心中也不断地在回忆这些性能内容。当我回顾精密度内容时，我对EP05-A3文件还有很多不理解的地方，促使我重新阅读这个文件。

临床实验室检测最大的、也是最突出的“特点”，是实验室对每个病人样品的每个要检测的分析物，都只进行单次检测就发出报告！这是在所有行业对样品检测出示报告的实验室中，是绝无仅有的！因此，临床实验室要确保检测结果的可靠，不是像其他领域的实验室那样，首先考虑的是结果是否准确；临床实验室首先要考虑的是如何确保检测结果的重复性！

由于临床实验室已经习惯自己的检测行为，检验人员似乎都已经忘记了，我们是对每个病人样品检测，仅仅只做了一次就发出报告的做法！因此，一个临床实验室的人员，一定要懂得，任何检测项目，第一要确保检测结果的重复性，即精密度！没有了重复性，这样的检测结果毫无价值！ 

世界上对如何了解和评估检测使用的分析系统（在临床实验室，我们是完成检测需要的仪器、试剂、校准品、和操作程序的组合！）的精密度，很早就为如何进行精密度性能的评估形成了标准文件。最早形成精密度文件的是美国原“国家临床实验室标准委员会，National Commiittee of Clinical Laboratory Standard，NCCLS”。我有最早的EP05-P文件，是1981年发表的！

国际标准化组织（ISO）在1986年形成了“检测方法和结果准确度（正确度和精密度）”文件第一版。该文件称为ISO 5725。内含多个系列文件。它的第二部分为“确定标准检测方法的重复性和再现性的基础方法”。第三部分为“标准方法精密度的中间度量”。

由于ISO文件涉及各个领域的使用。因此文件中列举的示例多为其他领域的内容。

由于美国的临床和实验室标准研究院（Clinical and Laboratory Standard Institute, CLSI）[它的前身即上述的NCCLS]为了向国际靠拢，在很多文件的编辑中引用了ISO的观点和做法。这个EP05文件的内容，已经使用了许多年，从1981年12月的Proposed提议版开始，1992年修改为暂定版（Tentative），到1999年2月才正式批准为EP05-A文件。2004年8月再次修改批准为EP05-A2版文件。所有各个版本，如何进行精密度实验和对数据的处理，几乎没有什么改变。由于临床实验室看得懂，可以按照文件进行具体实验，实验数据处理可操作性非常好，因此，被全世界的所有临床实验室接受。

EP05-A3文件发布于2014年10月。整个内容被全部改写。完全按照ISO的做法，以方差做法进行了实验设计和数据处理。因此，如何理解和学习EP05-A3文件是需要认真对待的。

我的统计学基础很差。边干边学习。至今很多统计学内容还不懂。但是，现今国内和国外的医用统计方法的书籍中，真的还没有看到使用方差分析的方法，来进行重复性实验的设计和数据处理的。我们应该怎么去理解EP05-A3文件？

为此，我必须从头学习统计学。以下，我将自己在这一段时间里学习统计学的体会，向大家报告。

一、什么是标准差？

标准差是表示一组变量离散程度（dispersion）的指标，均数和标准差结合起来，能更全面地说明一组变量值的分布情况。标准差的平方称为方差（variance），在统计分析上也很有用。

总体标准差公式：

式中：σ为总体标准差；x为变量值；μ为总体均数；N为总体中变量值的个数。

因此方差即：

由于统计的资料不可能是一个事物的总体，而是由样本来估计总体标准差。以样本标准差估计总体标准差可用公式：

注：统计书中表示标准差使用了是大写S！

所以方差在一般资料中应该是：

（这是我的理解！） 而总体方差就是σ²。

说到这里，我了解了，原来我们表示不精密度使用的标准差，它的平方值就是方差！因此，精密度使用标准差表示在某个均值下，表示了组成这个均数的所有各个值，对于均值的离散程度的大小。

这些是我们喜欢均值引出的问题！我们在需要均值的同时，还想了解组成这个均数的所有各个检测值的离散情况。可惜均值居中，无法用每个x和均数的差异之和∑（x-均数）来表示！因为较均数大的差值为正，较均数小的差值为负！正负相消没有价值，才采用了∑(x-均数)²，这个离均差平方值。为了消除组成均数的个数的影响，出现了真正的方差∑(x-均数)²/(n-1)。

二、什么是方差分析

我学习的统计学书，是金丕焕和陈峰主编的“医用统计方法”（第三版），由上海复旦大学出版社2009年出版。

在书中第62页。第六章 方差分析（一）第一节 方差分析的基本概念

方差分析（analytical of variance，ANOVA）是检验两个或两个以上样本均数间差别有无统计意义的方法。方差分析要求数据服从正态分布，且多个组有共同的总体方差（方差齐性）。

样本均数间之所以有差别，是由两种原因：首先它必然有随机误差（包括个体间差异）的影响；其次，如果各组所接受的不同处理（treatment）是有不同作用的，那么，它也有因处理不同所造成的影响。

如果当处理因素没有作用时，用方差分析方法算得的组内均方（within group mean square）— MS_组内与组间均方（between group mean square）———MS_组间都是σ²的估计，即用组间均方除以组内均方所得的统计量为F（即F =MS_组间/MS_组内）。如无抽样误差，F应等于1，但由于总是存在抽样误差，且组内均方与组间均方都只是的σ²估计，所以F不总是等于1。

从以上这些内容，清楚地看到，在统计中使用的方差，是用来对样本均数间差异有无显著性的判断。与计算标准差没有关系！但在ISO 5725和EP05-A3文件中，都广泛地使用了方差分析的做法。显然这些是原来统计学没有预料或考虑的。

从使用电脑和软件计算实验结果上，也许以方差分析的做法更可取。但是，从临床实验室理解均值和标准差上，原先的EP05-A2文件的做法，更能够接受！

原先EP05-A2的实验设计上，是让临床实验室对一个样品先进行重复性实验。在1批内重复检测两次，即双份检测。因此，这两个结果间的差异，即为批内差异。一天内先后2批的双份检测的均值间差异，为当天的批间差。连续20天这样的实验，每天两批检测结果的每天均值，在实验的各天间的差异，即成为天间差异。由此，可以让实验室很快了解了该样品的批内、批间、和天间的差异。将所有数据综合起来，可以计算出实验室内的精密度。原来被称为总不精密度，现在应该称为实验室内不精密度。如果只想知道这20天的所有检测结果的不精密度，将所有20天、40批、80个检测结果一起算一个标准差。结果，这就是该实验室对该样品检测20天的所有结果的总的不精密度！

我本以为，在EP05-A3发布后，EP05-A2被取消了。但是在EP05-A3的前言中，说的很清楚。编制文件的专家们，从来没有认为以往的EP05-A2版本是过时的。只是从扩展到多天等的精密度计算上，原EP05-A2版本的计算方式不适宜使用电脑和软件计算。因此，推出EP05-A3版本确实是今天整个世界在使用电脑和软件上的巨大进步。

我与年轻人相比，很多掌握的内容都与我一样是老化了！但是，还有许多内容，就像今天在讨论的精密度评估时，出现方差分析那样的兼容，这需要我认真学习和逐渐适应。还有许多诸如检测系统的分析性能的很多内容，我们有不少的检验同道懂得不多。所以，为了让我们的临床实验室为老百姓的服务做得更好，我们必须努力学习！

我的体会供大家参考！还希望年轻人多多地帮助我这个老人！我要与大家共同进步！