4 loại sai số thường gặp trong thử nghiệm - phân tích

 Trước tiên bạn cần biết về khái niệm về sai số.

 

Sai số là độ sai lệch giữa kết quả thử nghiệm và giá trị thực của thử nghiệm.  Thực tế bạn luôn luôn gặp phải các sai số này, vì vậy mà kết quả thử nghiệm bạn nhận được chỉ là giá trị xấp xỉ với giá trị thực. Muốn kết quả thử nghiệm càng gần giá trị thực bạn càng cần giảm tối đa các sai số. Vậy có những loại sai số nào thường gặp trong thử nghiệm

Đầu tiên phải kể đến sai số ngẫu nhiên (Random error):

Đây là sai số hay gặp nhất. Khi bạn thực hiện cùng một thử nghiệm trong cùng một điều kiện như nhau trong nhiều lần thì kết quả ở các lần này sẽ là không giống nhau hoàn toàn mà sẽ có sự dao động. Ví dụ khi bạn thực hiện 5 lần thử nghiệm định lượng Glucose của cùng 1 bệnh nhân trong cùng một thời điểm với cùng một loại hóa chất trên 1 máy sinh hóa bán tự động bạn thu được 5 kết quả khác nhau. Vậy tại sao lại có hiện tượng này? Rất đơn giản một thao tác nhỏ của bạn cũng có thể là nguyên nhân của hiện tượng này đó là thao tác hút và trộn bệnh phẩm với hóa chất trước khi đo. Chỉ cần bạn hút sai lệch một chút hoặc trộn mẫu không đều thì kết quả thử nghiệm sẽ khác nhau. Vậy sai số ngẫu nhiên là gì?

Sai số ngẫu nhiên là các sai số xảy ra một cách ngẫu nhiên, không biết trước. Kết quả thử nghiệm thu được sẽ nằm dao động về cả hai phía so với giá trị thực.

Sai số ngẫu nhiên
  Sai số ngẫu nhiên

Sai số ngẫu nhiên thường do yếu tố con người (ví dụ hút, trộn mẫu không đều) hoặc do thiết bị không được bảo dưỡng thường xuyên, thiết bị bị nhiễm bẩn, hóa chất thuốc thử pha không chuẩn hoặc hết hạn sử dụng, bệnh nhân không được chuẩn bị trước khi lấy bệnh phẩm, lấy bệnh phẩm không đúng, không vận chuyển bệnh phẩm trong thời gian quy định…

Thứ 2 là sai số thô bạo – Gross error
Sai số thô bạo hay còn gọi là sai số bất thường. Nó cũng là một dạng của sai số ngẫu nhiên. Tức là sai số không biết trước nhưng do sự chủ quan của nhân viên thử nghiệm khi không tuân thủ các bước trong quy trình. Ví dụ trong quy trình nhuộm gram đúng ra phải nhuộm lugol xong mới tẩy cồn nhưng kỹ thuật viên lại tẩy cồn trước khi nhuộm lugol làm vi khuẩn bắt màu gram sai. Ngoài ra còn có một số nguyên nhân khác gây nhầm ra sai số thô bạo như: Nhầm thuốc thử, dụng cụ đo lường, nhầm bước sóng khi đo màu, tính toán và ghi chép kết quả sai. Để phòng tránh sai số này phòng thử nghiệm và nhân viên phải tuân thủ đúng quy trình thao tác chuẩn (SOPs).
Thứ 3 là sai số hệ thống – Systematic error.
Ví dụ khi bạn thực hiện thử nghiệm định lượng Creatinin trên máy hóa sinh tự động trong nhiều ngày liên tiếp thấy kết quả mẫu QC luôn thấp dần so với giá trị trung bình. Vậy chắc chắn thử nghiệm này đã có vấn đề? Có thể do thuôc thử đã bị giảm chất lượng. Đó chính là sai số hệ thống. Vậy sai số hệ thống là các sai số xảy ra một cách có hệ thống và ta có thể dự đoán được trước kết quả.
Sai số hệ thống
Sai số hệ thống

Nguyên nhân gây ra sai số hệ thống có rất nhiều như: Chất lượng thuốc thử không đảm bảo, kỹ thuật thử nghiệm không đặc hiệu, hóa chất chuẩn sai hoặc không chính xác, thiết bị thử nghiệm không chính xác do không được bảo dưỡng hay hiệu chuẩn thường xuyên…

Để loại bỏ được các sai số này phòng thử nghiệm cần tìm ra nguyên nhân gây sai số ở trên và khắc phục.

Cuối cùng là sai số toàn bộ – Total error

Một thử nghiệm có thể có cả sai số ngẫu nhiên và sai số toàn bộ. Sai số toàn bộ là tổng hợp của sai số ngẫu nhiên và sai số hệ thống.

Sai số toàn bộ = sai số ngẫu nhiên + sai số hệ thống.

Thực tế ít khi ta gặp phải cả hai loại sai số này cùng lúc. Nếu sai số này càng lớn thì độ tin cậy của thử nghiệm càng thấp. Ngược lại nếu sai số này càng nhỏ thì độ tin cậy càng cao. Bằng việc xác định được sai số toàn bộ này ta sẽ tính toán để xác định được độ không đảm bảo đo.

Trên đây mình đã trình bày về 4 loại sai số hay gặp trong thử nghiệm. Hy vọng qua bài viết phần nào các bạn hiểu và phân biệt được 4 loại sai số này. 

Mới hơn Cũ hơn