Кіріспе

Аңдау шегі (LOD немесе LoD) – фондық деңгейден жоғары жеткілікті сенімділікпен байқалатын ең төменгі сигнал немесе оған сәйкес келетін анықталатын сан. Дегенмен, сигналдың үздіксіз ауытқып отыратын фондық шудан ерекшеленіп тұратынын анықтау үшін қолданылатын нақты шегі (шешім қабылдау деңгейі) субъективті болып қалады және оның мәні салаға, тәуекелдерге және ғалымдар, статистиктер мен реттеушілер арасындағы келісімге байланысты әртүрлі болуы мүмкін.

Аналитикалық химиядағы маңызы

Аналитикалық химияда анықтау шегі, анықтаудың төменгі шегі, сондай-ақ анықтау шегі немесе аналитикалық сезімталдық үшін LOD деп аталады (статистикалық сезімталдықпен шатастырмау керек), – бұл заттың болмауынан (көрсеткіштік мәннен) белгілі бір сенімділік деңгейімен (әдетте 99%) ажыратылатын ең төменгі мөлшері. Анықтау шегі бос мәндердің орташасы, бос мәндердің стандартты ауытқуы, калибрлеу графигінің еңістігі (аналитикалық сезімталдық) және белгілі бір сенімділік коэффициенті (мысалы, осы кездейсоқ мән үшін ең қабылданған мән – 3,2) арқылы бағаланады. Анықтау шегіне әсер ететін тағы бір фактор – бастапқы аналитикалық сигналдан концентрацияны болжау үшін қолданылатын модельдің жеткіліктілігі мен дәлдігі. "x" үшін LOD "x" мәні ретінде есептеледі, ол бос мәндердің орташа мәні "y" плюс "t" көбейтілген олардың стандартты ауытқуы "s" (немесе, егер нөл болса, ең төменгі өлшенген мәнге сәйкес стандартты ауытқу) тең болады, мұнда "t" – таңдалған сенімділік мәні (мысалы, 95% сенімділік үшін ол бос мән шегінен анықталған t = 3,2 болуы мүмкін). Төмендегі сурет бос мән, анықтау шегі (LOD) және анықтау шегінен (LOQ) арақатынасты көрсетеді, қалыпты таралымды өлшемдер үшін ықтималдық тығыздық функциясы бос мәнде, анықтау шегінде (LOD) 3 × стандартты ауытқу ретінде және анықтау шегінен (LOQ) 10 × стандартты ауытқу ретінде анықталған. (Бұл екі функцияның абсцисса бойымен бірдей таралуы мәселелі.) LOD деңгейіндегі сигнал үшін альфа қатесі (жалған оң нәтиже ықтималдығы) аз (1%). Алайда бета қатесі (жалған теріс нәтиже ықтималдығы) LOD концентрациясы бар үлгі үшін 50% құрайды (қызыл сызық). Бұл үлгіде LOD деңгейінде қоспа болуы мүмкін, бірақ өлшеу нәтижесі LOD-ден төмен болу ықтималдығы 50%. LOQ (көк сызық) деңгейінде жалған теріс нәтижеге жету мүмкіндігі минималды.

Әдісті анықтау шегі

Көп жағдайда талдау әдісі тек реакция жасаудан немесе аналиттерді тікелей талдаудан ғана тұрмайды. Зертханада жасалған көптеген талдау әдістері, әсіресе нәзік ғылыми құралдарды қолдануды қамтитын әдістер, талдау алдында үлгіні дайындауды немесе алдын ала өңдеуді қажет етеді. Мысалы, белгілі бір металлға талдау жасалатын үлгіні алдымен қышқыл қосып қыздыру қажет болуы мүмкін (қорыту процесі). Талдау алдында үлгі белгілі бір құралмен сұйылтуға немесе шоғырландыруға болады. Талдау әдісінің қосымша қадамдары қателерге мүмкіндіктерді арттырады. Анықтау шектері қателермен байланысты анықталатындықтан, бұл өлшенген анықтау шегін табиғи түрде жоғарылатады. Бұл "жалпы" анықтау шегі (талдау әдісінің барлық кезеңдерін қамтиды) әдістің анықтау шегі (MDL) деп аталады. МДК-ны анықтаудың практикалық жолы – күтілетін анықтау шегіне жақын концентрациялы жеті үлгіні талдау. Содан кейін стандартты ауытқу есептеледі. Бір жақты Стьюденттің t-үлестірімі анықталып, есептелген стандартты ауытқуға көбейтіледі. Жеті үлгі үшін (алты еркіндік дәрежесімен) 99% сенімділік деңгейінде t мәні 3,14-ке тең. Егер жеті бірдей үлгіні толық талдаудың орнына құралдың анықтау шегі белгілі болса, МДК құралдың анықтау шегін немесе ең төменгі анықтау деңгейін құралмен талдау алдында сұйылту коэффициентіне көбейту арқылы бағалануы мүмкін. Алайда, бұл бағалау үлгіні дайындау кезінде туындайтын кез келген белгісіздікті ескермейді, сондықтан нақты МДК-ны төмен бағалауы мүмкін.

Әр үлгідегі шек

Анықтау шегі немесе сандық анықтау шегі мәселесі барлық ғылыми салаларда кездеседі. Бұл, әртүрлі анықтамалардың және әр түрлі заңнамалық ерекшеліктерге сәйкес әзірленген шешімдердің көп болуын түсіндіреді. Ядролық және химиялық өлшемдер сияқты ең қарапайым жағдайларда, анықтамалар мен тәсілдерге ең айқын және қарапайым шешімдер табылуы мүмкін. Биохимиялық тесттерде және көптеген күрделі факторларға байланысты биологиялық тәжірибелерде, жалған оң және жалған теріс нәтижелермен күресу қиынрақ. Геохимия, сейсмология, астрономия, дендрохронология, климатология, жалпы өмір ғылымдары және басқа да көптеген, толық тізбектеуге келмейтін салаларда бұл мәселе кеңірек, ол шу фондық деңгейінен сигналды бөліп алумен айналысады. Бұл күрделі статистикалық талдау процедураларын қамтиды, сондықтан ол қолданылатын модельдерге, гипотезаларға және белгісіздіктерді басқару үшін жасалатын жеңілдетулерге немесе жуықтауларға байланысты. Деректердің ажыратымдылығы төмен болғанда және әртүрлі сигналдар үстіне түскенде, параметрлерді алу үшін әртүрлі деконволюция процедуралары қолданылады. Әртүрлі феноменологиялық, математикалық және статистикалық модельдерді қолдану анықтау шегінің нақты математикалық анықтамасын және оны есептеу әдісін де қиындатуы мүмкін. Осы себепті, анықтау шегінің нақты математикалық анықтамасы туралы жалпы келісімге келудің қиын екендігі түсінікті. Дегенмен, бір нәрсе анық: статистикалық мағыналы нәтиже алу үшін жеткілікті көлемдегі (немесе жинақталған) деректер мен қатаң статистикалық талдау қажет.

Сандық анықтау шегі

Сандық анықтау шегі (LoQ немесе LOQ) – сигналдың (немесе концентрацияның, активтіліктің, жауаптың) ең төменгі мәні, оны қанағаттанарлық дәлдік және нақтылықпен сандық өлшеуге болады. LoQ – бұл екі ерекше сигналдың / мәннің арасындағы айырмашылықты сенімді түрде анықтауға болатын шек, яғни сигнал фондық деңгейден статистикалық тұрғыдан айқын түрде ерекшеленетін кезде. LoQ әртүрлі зертханаларда күрт өзгеше болуы мүмкін, сондықтан практикалық сандық анықтау шегі (PQL) деп аталатын тағы бір анықтау шегі жиі қолданылады.