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Importanza della statistica nei laboratori di prova

Una misura analitica è condotta per conoscere un valore dell’oggetto dell’analisi.

Su ogni risultato sperimentale si ha però un’incertezza dovuta agli errori del processo di misura, che sono errori casuali (influenzano la precisione, ovvero la dispersione dei dati) o sistematici (influenzano l’esattezza, ovvero la distanza dal valore vero).

Per capire la relazione tra il valore trovato ed il valore vero e per prendere decisioni, come ad esempio accettare o rifiutare un lotto, dovremmo conoscere l’incertezza del risultato, che però non è direttamente accessibile. Ipotesi sulle cause dell’errore e l’applicazione della statistica ci aiutano a stimare l’incertezza del risultato e a prendere le decisioni sul campione analizzato.

Una delle fasi per la determinazione dell’incertezza di una misura è la validazione analitica, attraverso cui il laboratorio testa se il metodo è adatto allo scopo (valutazione delle prestazioni, Fit For Purpose). La statistica è indispensabile per giungere a delle conclusioni valide e non arbitrarie dai numerosi risultati ottenuti nel corso del processo di validazione.

La statistica serve però anche per “seguire” il metodo analitico nel tempo, misurare la sua variabilità e controllare se le variazioni del processo sono spiegabili con la variabilità “normale” o se dimostrano delle anomalie di funzionamento, in modo tale da poter agire in tempo e riportarlo sotto controllo: statistica di processo.

Le Carte di Controllo (Control Charts) sono il più importante strumento per il “controllo di qualità interno” perché aiutano nel mantenimento del controllo statistico del processo analitico.

I nostri servizi a supporto:

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https://www.spinquality.it/servizi-tecnico-scientifici/sviluppo-e-validazione-metodi-di-prova/

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Importance of statistics in  testing laboratories

An analytical measurement is conducted to know  a value of the object of analysis.

On each experimental result, however, there is an uncertainty due to the errors of themeasurement process, which are random errors (theyaffect the accuracy, or the dispersion of the data)  or systematic (theyaffect the accuracy, or the distance from the true value).

To understand the relationship between the value found and the true value and to make decisions, such as accepting or rejecting a lot,we should know the uncertainty of the result, which however is not directly accessible. Hypotheses about the causes of the error and the application of statistics help us to estimate the uncertainty of the result and to make decisions about the  analyzed sample.

One of the steps for determining the uncertainty of a measurement is analytical validation,    through which the laboratory tests whether the method is suitable for the purpose  (Performance Evaluation,  Fit  For  Purpose). Statistics  are essential  to  reach valid and non-arbitrary conclusions from the numerous results obtained during the  validation process.

Statistics, however, also serve to “follow”the analytical method over time, measure its variability and check if the variations in the process are explainable by the “normal” variability or if they demonstrate malfunctions, so that we can act in time and bring it under control:process statistics.

Control Charts   are the most important tool for “internal quality control” because they help in maintaining statistical control of the analytical process.

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