La regla de control más usada es la 1:3s, es decir que el control ha excedido las tres desviaciones estándar. En este caso puede ser las tres, cuatro, cinco o cualquier desviación estándar hasta el infinito.

Regla 1:3s
Regla 1:3s

Según la distribución normal, menos del 2,5% de los datos estará sobre las 3 ds. Desde el punto de vista práctico, eso quiere decir que de cada 330 veces que proceses el control solo una estará de forma natural fuera de las 3 ds sin ser un error. Eso es una cosa muy rara, razón por la cual la regla 1:3s es un regla verdadera de control, y debe considerarse al sistema analítico como fuera de control.

Regla 1:3s
Regla 1:3s
Siempre que el control rompa la regla 1:3s existe un estado de fuera de #control. #CalidadLabClin Clic para tuitear

El problema con esta regla es que detecta cambios en el error aleatorio y sistemático, por lo que es bastante inespecífica, desde el punto de vista de lo que nos quiere decir. Aunque como en el caso de la regla 1:2s, solo desvíos muy importantes del error sistemático producirán la ruptura de la regla 1:3s, para ello se emplean otras reglas más sensibles para demostrarlo, razón por la cual la afirmación usual es que la regla 1:3s evalúa al error aleatorio solamente.

Detectar una ruptura de la regla 1:3s es muy fácil, lo importante es interpretar lo que nos quiere decir. Para solucionar esto, lo que debes hacer es anotar en tu cuaderno o carpeta de registro cual fue la causa y como solucionaste el problema, de esta manera tendrás un historial y verás que al cabo de cierto tiempo, te será de mucha ayuda para interpretar de manera más rápida y solucionar de forma más efectiva, ya que los errores en los sistemas analíticos también suelen ser los mismos.


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