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准确度≠精密度≠正确度:三个概念,90%的人混为一谈!

2026-8-7 10:34| 发布者: 沙糖桔| 查看: 431| 评论: 0|来源: IVD研发宝

摘要: 准确度是"总账",正确度管"偏",精密度管"散"。

Hello啊,宝子们!做IVD研发这些年,我听过太多这样的话:"这批试剂CV很好,准确度肯定没问题""回收率做了,准确度就验证完了"。每次听到都想叹气——CV好只能说明精密度好,跟准确度根本是两码事

出处:YY/T 1789.3-2022《检出限与定量限》注4:"当 B 为相对偏倚时,式(13)可以表示为 

变异系数(CV):

根据 YY/T 1789.1-2021,精密度分三个层次评价:

层次
英文
评价条件
典型CV接受标准
重复性
Repeatability
同一运行内
≤5-10%
实验室内精密度
Within-laboratory
同实验室、不同条件
≤10-15%
再现性
Reproducibility
不同实验室
≤15-20%

CV 的坑: 低浓度时均值趋近零,CV 会爆炸式增大——所以低浓度水平要用 SD 评估,不能只盯 CV。

三、正确度:用偏倚量化"平均偏不偏"

绝对偏倚:

相对偏倚:

偏倚分两类:

  • 恒定偏倚: 与浓度无关,表现为回归方程截距不为零
  • 比例偏倚: 与浓度成正比,表现为回归斜率偏离 

按 YY/T 1789.2-2021,正确度评价有三条路径:参考物质测定(CRM/国家标准品)、方法学比对(患者样本)、回收试验(加标样本)。

方法学比对: 每天 8 个临床患者样本、两种方法同时测、至少重复 5 天,即至少 40 例不同样本。要求样本浓度覆盖线性范围、至少 50% 在参考范围以外、避免使用商品质控物或校准物(存在基质效应)。统计用回归分析(Passing-Bablok / Deming)+ Bland-Altman 偏倚图——斜率≠1 提示比例偏倚、截距≠0 提示恒定偏倚。

回收试验: 加标体积一般控制在样本体积的 10% 以内(避免基质改变),计算回收率:

回收率越接近 100% 越好;每个样本回收率与平均回收率的差值超过 ±10%,应查找原因并重新评估。比例系统误差 = |100% - 平均回收率|。

注册指导原则中的真实范例:某法测定血清葡萄糖,两个加标水平回收率分别为 103% 和 99%,平均回收率 101%,比例系统误差仅 1%

为什么两个都要做? 回收试验看"加得进去、测得回"(比例系统误差),方法学比对看"真实临床样本全区间偏倚"——各有侧重,不能互相替代。

五、三种经典误区

  1. "CV 好 = 准确度好" ——错!可能又稳又偏,CV 只覆盖随机误差。
  2. "做了回收就不做比对" ——错!回收评估比例系统误差,比对评估临床样本全区一致性。
  3. "偏倚只看平均值" ——错!医学决定水平处的偏倚才最要命:

在临床决策浓度附近的偏倚,可能直接改变诊断结论。

好了宝子们,三个概念现在分得清了吗?记住一句话:准确度是"总账",正确度管"偏",精密度管"散"


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