JPH09502811A

JPH09502811A - 試験施設間性能モニタリングシステム

Info

Publication number: JPH09502811A
Application number: JP8504430A
Authority: JP
Inventors: リン，ローレンス，イークエイ
Original assignee: デイド、インターナショナル、インコーポレイテッド
Priority date: 1994-07-08
Filing date: 1995-07-10
Publication date: 1997-03-18
Also published as: AU3005095A; CA2170376A1; AU691944B2; EP0717833A1; WO1996001981A1; US5532941A; US5835384A

Abstract

(57)【要約】共通ロットのコントロール材料からの一組のコントロールサンプルを定期的（例えば毎日）試験する、同類群を構成する多数の機器群内の各機器についての品質管理情報を生み出すためのシステム及び方法。全ての機器からのコントロールデータが、該全てのデータを収集してその同定情報と共に記憶する中央ステーションへと電子的に報告される。該中央ステーションは特定の最低作動基準に合致する機器よりなる黄金同類群を選択し、そして、如何なる手作業によるコントロールデータの編集の必要性をも無くすよう、水平的及び垂直的堅牢さを保証する技法を用いて該黄金同類群からコントロール目標値を決定する。各機器について該コントロール目標値に対する一致相関係数か決定され、該ＣＣＣはある間隔（例えは１か月）をカバーする。該同類群内の全ての機器についてのＣＣＣの分布が決定され、該分布に対して各機器か格付けされる。このＣＣＣ評価は、次の間隔について黄金同類群を選択するためにも使用される。

Description

【発明の詳細な説明】試験施設間性能モニタリングシステム本発明の分野本発明は広く分散した機器のモニタリングに関し、そして特定の具体化においては、試験施設の分析の検証のための試験施設間品質管理モニタリング及び方法に関する。本発明の背景未知の材料について同一の定量試験を実施するために、広く分散した試験施設の（時には異なった種類の）機器群が使用される多くの適用がある。理論上は、与えられた未知のサンプルは、如何なるシステムによって分析しても同一の結果を与えなければならない。そのような諸システムを較正された状態に維持するために、それらは、典型的には定期的に、例えば１日１回、コントロールデータを生み出すために作動される。多数の機器からコントロールデータ（同一のコントロールサンプルについての較正データ）を収集しそしてその群の全体としての性能に対して各機器の性能を評価するためにそのデータを処理するための、品質モニタリングシステムが入手可能である。この手順は、医療目的で試験サンプルを分析する試験施設において相当な程度までに採用されている。病院は種々のタイプの大量のサンプルを収集し、そしてそれらを病院の試験施設に渡し、そこでそれらは、特定の目的の試験施設機器において自動的に分析される。そのような測定は、幾つかを挙げれば例えば、トリグリセリド、グルコース、コレステロール、総タンパク質及び肝酵素等について行われる。少なくとも１日１回、そして時には１シフトに１回、中央の標準局から得られたロットから採られた一組の既知のコントロールサンプルが機器中において処理されて、一組のコントロールデータ測定値が得られる。通常これらの標準は２又は３点、典型的には低、中間、及び高値の３点を、例えばトリグリセリドについて利用する。これらのコントロール読み取り値は記憶され、後で、同一の試験を同一のコントロール材料を用いて行っている非常に多数の（好ましくは全ての）試験施設からの同様なデータを収集する組織へと送られる。次いでそれらのデータは、それら試験施設について性能評価を行うためにある統計的技法を利用して処理される。典型的には、全ての試験施設からのデータは、同類群平均を提供するために平均(avera ge)され又はさもなければ結合され、そして各試験施設からのコントロールデータが、その試験施設について性能を決定するために、この同類群平均に対して評価される。しかしながら、各試験施設について３つのコントロールレベルがありそして各期間が複数の操作日（又はシフト）を含みうることを考慮すると、試験施設にその同類の施設に比してどの様な性能かを忠告するための一つの容易に理解でき且つ信頼できる評価を提供するのは、容易な事ではない。そのような技術における更なる問題の一つは、同類群の読み取り値の質が、同類群決定のための標準を設定するに際して全ての参加試験施設からのコントロールデータの全てを利用することによって、時に損なわれるということである。その結果、標準は、それを設定する際における多数の良くない性能の試験施設を含むことによって歪められることがあり得、そしてその平均(average)からの標準偏差（ＳＤ）が拡大して境界付近の性能の試験施設に「良好」という誤った意識を与える可能性がある。はずれ値（大半の読み取りとは有意に異なったデータ点）の影響を、特に同類群についての目標値を算出するに際して、最小限にするために時に試みがなされている。しかしながら、これは典型的には、はずれ値を含んだ読み取り値を同定して考慮から除くことを意図して、データの手作業による編集によって試みられている。これは全体のプロセスに主観的変動性の面を導入するのみならず、骨折りという要素及び評価プロセスの更なる遅れを導入する。多くの場合において、病院及び試験施設は、当局へ送る前にデータを編集し、そのことは、全体のシステムの完全性を一層損なう評価をもたらすであろう。場合によっては、ある病院は他の病院よりも多数のコントロールサンプルを試験し、前者の病院群は、システムによっては、より少ないコントロール読み取りを行う病院の重みに比して、相応しくない重みをそれらのコントロール読み取り値に対して与えられるであろう。過去に用いられてきた評価システムの更なる欠点は、報告がタイムリーでないことである。特に、報告の必要のあるデータの少なくとも幾らかは手作業で報告されそしてデータの大半は手作業による編集を必要とするという事実に照らして、データの収集及び編集のプロセスに過度の時間量を要し得る。データが収集されそして、各々がそれ自身の同類群を規定する文字通り何十もの試験が評価のためになされるということを認識するとき、データ量のこの膨大さがより良く理解できるであろう。如何なる試験についての最終的な評価も、その試験についての全てのデータが得られて入力されるまでは、決定することができない。このことは、典型的には、評価されつつあるシステムへ届けられるときには、評価が６週間も古いものであり得るデータに基づくという状況をもたらす。試験施設、特に医療試験を実施している施設にとって、もしも試験施設がコントロールから逸脱して機能しているならばその事実が可能な限り早期に明らかにされるよう、それらの同類に比したそれらの性能についての、一層現在の指示を得ることが有用であろう。本発明の要約上記に鑑み、同類群の決定が自動的に報告されたデータから自動的になされ、そして評価が単純な、精密さ及び正確さを示す直ちに理解できる仕方で行われるものである、高度に自動化された品質管理システムを提供することが本発明の一般的目的である。その点において、機器の性能の尺度として一致相関係数（ＣＣＣ）を用いることが、本発明の詳細な一目的であり、ＣＣＣは、与えられた機器からのコントロール読み取り値を、一層大きい群内の良好な性能の機器よりなる部分集合より決定された黄金同類群目標に対して評価する働きをする。この最後の面によれば、目標値を得るための黄金同類群として、同類群内の、許容し得る又は所定のレベルの品質で実施している機器のみを用いることが、本発明の一目的である。群内の全ての機器がＣＣＣに基づいて及び同類群内におけるＣＣＣ分布に対するその関係に基づいて格付けされることが、本発明の一特徴である。更なる一特徴は、次の格付けのために、一層大きな群から黄金同類群よりなる部分集合を選択するためにこのＣＣＣ格付けを用いる。本発明の一目的は、地理的に分散した機器からのデータの、好ましくは通信ラインによる自動的入力を提供すること、及び、手作業による編集を要することなく同類群目標が決定される記憶装置へとそのようなデータを自動的に受け渡すことである。その点、一目的は、同類群目標上のはずれ値の効果を最小にするための自動的手段を利用しつつ、機器が、それらはずれ値を含んだその完全なデータの組に基づいて格付けされることを許容することである。その結果としての一目的は、個々の試験機関にタイムリーな仕方で、すなわち格付けが行われるための期間が終わると直ぐに、品質格付けを報告することである。更なる一目的は、その時に手元にあるデータに基づく要求に対して格付けを提供することを許容することである。本発明の一特徴は、機器が、広く地理的に分散した位置でコントロールデータを生み出し、そしてそのコントロールデータ読み取り値を、それら広く分散した地理的領域から、中心ステーションにそれらの機器を接続させている通信媒体を会してシステムに入力することである。中央ステーションは、通信インターフェース、及び分散した機器から受け取った全てのコントロールデータ及びデータ源をデータ自身と関連づける識別子を記憶するためのデータ記憶モジュールを含んだ、多くのモジュールより構成される。目標モジュールは、所定の間隔で、又は要求があったときに、コントロールデータに基づいて作動し、そしてコントロール目標値を確立するのに適合させてある。目標モジュールは、黄金同類群として知られた良好に機能している部分集合を同定する状態メモリーと関連して作動する。状態メモリーは、コントロールデータ記憶モジュールから、黄金同類群の試験施設に由来するデータを選択する助けとなる。そのデータは、目標モジュール内において目標値を生み出すために処理される。はずれ値の影響を最小にするために手段が利用されており、そのような手段は、水平的堅牢さを保証するために同類群の各要素について時間を横切った処理を含む。好ましくは、この時間関連処理は、移動するメディアンを見出すために短い期間（例えば１週間）を利用し、そして如何なる与えられた日にもその機器について当該日を含む１週間の長さの期間からのメディアンを利用する。垂直的堅牢さは、Ｍ−推定法（M-estimation technique）によって黄金同類群中の全ての機器からの与えられた日についてのデータを処理することによって高められる。これらの水平的及び垂直的堅牢さの手段によって、はずれ値の影響が（重要なことにデータの手作業による編集を伴うことなく）最小限とされる。この手順の結果は、一つの品質コントロール評価が提供されることになる該期間の各日について、目標値（黄金同類群より決定される）の組を生み出すことである。一致相関コンパレーターが、次いで、例えば１か月等のようなある間隔で、該（各日についての）目標値を各日についての各機器のコントロール読み取り値と比較する。本発明によれば、その期間中の各機器について、一致相関係数が生み出される。この一致相関係数は、問題の期間についての該機器の読み取り値の正確さと精度の両方を黄金同類群目標読み取り値との関係において格付けし、そしてその期間について、正確さと精密さとの尺度となる単一の数を提供する。本発明の補助的特徴によれば、（上記の同類群の日々変動する目標値ではなく）固定された目標値に対して機器を格付けすることもまた可能である。この固定された目標値は、コントロールサンプルの現在のロットの開始から全ての黄金同類群機器より得られたデータの累積的平均(average)である。その平均(average)は、毎日のベースで更新されて、固定された目標を提供する。上記と同様の仕方で、一致相関係数が、その固定された目標値に対して問題の期間につき各機器について生み出される。両方の尺度は、好ましくは、その試験施設に報告される。同類群中の全ての機器についてのＣＣＣはまた、同類群全体についてのＣＣＣ分布を決定するために組み合わされる。各機器は、この分布に対して格付けされる。手作業による編集の必要性を伴わないこの迅速な処理のため、及び黄金同類群の自動的選択のため、及び、黄金同類群のために選択されるであろう試験施設のみが通信によりデータを自動的に（毎日のベースで）報告する施設であるという好ましいシステムにおける更なる要件により、格付けを実施する期間が終了すると、処理が直ちに開始でき、そして該期間の終了後その日に各試験施設へ結果が届けられる。こうして、本発明が、定期的ベースで非常にタイムリーな仕方で、品質管理評価を報告することができるという点において、タイムリー性の要求を満足させることが認識できるであろう。全ての機器についての一致相関係数が、連続的にモニターされる。試験施設への結果の報告に加えて、最近の履歴期間（例えば３か月）中に「良好」な性能を示した機器が、状態メモリー中において同定される。これらの機器は、次に続く期間についての黄金同類群として選択される。その結果、許容し得る標準値から外れて機能している機器は、目標値を損なうことのないよう同類群目標値計算から外され、そして各機器の実際の性能の一層良好且つ精密な評価を与える。本発明のタイムリーな面によれば、月１回のベースで報告を作成するために品質管理システムを作動させることが望ましい一方、自動的な通信、手作業による編集の必要性の除去及びデータ、同類群同定その他の容易な入手可能性のために、期間中の如何なる時点においても要求により評価を決定することができる。こうして、例えば、政府の取締官が今日がシステム中の全ての機器についての格付けを必要とする日であると決定したとしても、過度な負担なしに格付けを生み出すことができる。もしもある試験機関が同類群に比した機器の性能に対して懸念を懐いたならば、その機器の性能は、全同類群に対して、そしてデータベースや通常の定期的な品質管理情報の発生に影響をおよぼすことなく、決定することができる。実際、現在好ましい一システムにおいては、月１回の評価記録を維持することに加えて、毎日のベースでＣＣＣ評価が実施され、そして「現在の」窓が毎日のベースで更新される。例えば、現在の窓は、最も最近の50日を含むことができ、それは、施設への毎日の報告発出を伴って毎日のベースで更新できる。１月の終わりに、現在の窓を更新することに加えて、月毎の比較もまた実施され、そしてそのデータは履歴目的のために記録される。本発明の更なる特徴及び利点は、図面と組み合わせれば以下の詳細な記述より明らかであろう。図面において、図１は、全体的レベルで、本発明を例示する品質管理システムを図解するブロック図であり、図２は、与えられた機器の、その同類に対する性能を報告するために本発明によって生み出される一致相関係数を利用した典型的な報告書であり、図３は、一致相関係数の概念を図解する図であり、図４は、一致相関係数の幾何学的解釈を図解する図であり、図５は、本発明を組み込んだシステムを図解する詳細なブロック図であり、図６は、図５のシステムの目標モジュールの一実施例の詳細を図解するブロック図であり、図７は、図５のシステムのためのＣＣＣコンパレーターの一実施例の詳細を図解する図であり、そして図８Ａ−８Ｃは、図５のシステムの特定の面についてのプロセス流れを図解する流れ図である。好ましい具体例の詳細な記述本発明は特定の好ましい具体例に関連して記述されるであろうが、これらの具体例に限定することは意図しない。反対に、添付の請求の範囲によって規定される本発明の精神及び範囲内に含まれる全ての変更、修正及び等価物の全てを包含することが意図されている。図面に戻って、図１は、本発明を具体化する品質管理システムを図解している。参照数字２０，３０及び４０は、本発明によって利用される３つの地理的に別個の領域を区別するために利用されている。領域２０は、複数の地理的に分布された試験施設２１ａ−２１ｎを含む。それらの試験施設は、国中又は世界中に分布されていてよい。各試験施設は、本発明によって品質管理システムにおいてモニターされるタイプの少なくとも１つの機器２２ａ−２２ｎを有する。各試験施設又は各機器２２ａ−２２ｎは、コントロールデータを捕らえそしてそのようなコントロールデータを品質管理モニタリングステーションに報告するために、データ記憶及び通信モジュール２４ａ−２４ｎを有する。システムの第２の領域３０は、試験施設位置２０と中央品質管理位置４０との間の通信のための通信ネットワークを含む。この通信ネットワーク３０は、好ましくは、公衆電話システム上にダイアル呼出しすることによって通常の商業的に利用可能な電気通信チャンネルを介して確立されるリンクを含む。近接して位置している試験施設のため又は高い密度の通信が存在する試験施設のためには、専用回線を備えることができる。接続３１ａ−３１ｎは、試験施設位置２０と中央ステーション４０との間の双方向通信リンク、典型的には慣用の電話接続を表す。地理的に分散した試験施設２０と中央ステーション４０との間の電子的通信インターフェースの重要性は、如何なる同類群評価が行われるよりも前に、中央ステーションに集められ、分類され、記憶そして処理される必要のあるデータの量を認識するとき、明らかとなろう。当業者は、従って、電子的通信及び自動的処理が、本発明を実施するために構成される実際的なシステムの不可分の特徴であることを認識するであろう。本発明の実施に際しては、中央ステーションは、通信ネットワーク３０を介して試験施設位置２０に接続され、そして試験施設位置からコントロールデータを受け取ってそれを、黄金同類群を選択するために、その群から目標データを誘導するために、それらの目標値に対して各試験施設の性能を比較するために、そして全ての同類に対して各試験施設を格付けするため与えられた期間についての単一の統計を提供するために、自動的に処理するための手段を含む。詳細な記述を進める前に、特定の定義問題を考慮しなければならない。語「試験施設」及び「機器」は、本明細書においてはいくぶん相互交換可能なように用いられている。しかしながら、当業者、特に医療適用における当業者には、試験施設が種々のタイプの試験を実施する多くの機器を有することが明白であろう。本発明の明細書に関する限り、それらの機器の各々はその同類に対して格付けされ、従って、与えられた試験施設は、典型的にはその機器の各々について１つある多くの同類群の１メンバーである。従って、機器及び機器からのコントロールデータ及び機器についてのＣＣＣの分布を参照することが技術的に最も正確である。しかしながら、ここでは、比較及び格付けが試験施設全体で行われるのでなく各機器毎のベースに基づくことを認識して、試験施設はときおり参照される。やはり定義の問題に関して、同類群及び黄金同類群の概念を概説する。「同類群」は、同じロットのコントロール材料をほぼ同時に用いている機器と考えられる。従って、これまで用いている言語における同類群は、（同じ試験を同じコントロール材料を用いて同時に行っている）機器の群全体であると考えられる。他方、黄金同類群は、この同類群の部分集合である。以下に一層詳細に説明されるように、黄金同類群は、同類群の中から、所定の作動レベルで機能している機器として選択される。本発明の現在好ましい実施においては、そのレベルは、全ての機器について決定されたＣＣＣに基づいて該黄金同類群に対して評価される、全ての機器の平均の１標準偏差の範囲内と決定される。連続する３か月の間１標準偏差の限定に合致する機器が黄金同類群のメンバーとして選択され、その黄金同類群が、目標値を設定するために利用される。各機器が次いで、こうして設定された目標値に対してそのＣＣＣを決定するために評価され、そして全ての機器についてのＣＣＣが次いで、ノルムを決定し該ノルムから標準偏差を決定するために平均（averaged）され、そしてその結果（数値的ＣＣＣ結果と、その同類に対する当該機器のＣＣＣの位置との双方）が各個の試験施設に報告される。時間間隔については、一般には、医療適用においては、毎日のベースでコントロールデータを報告し、そしてより長い期間例えば１か月の間、統計的報告のためにそのようなデータを蓄積するのが典型的であろう。しかしながら、本発明が他の長さの期間についても適用可能であることは明白であろう。実際、丸何ヵ月かについてのみＣＣＣを記憶することも好ましいが、毎日の報告が好ましくは行われる。毎日の報告は、好ましい具体例においては最も最近の50日の間隔についてのＣＣＣ格付けを報告する「現在の」窓に、基本的に影響を及ぼす。ここに医療的実施を論ずるとき、「毎日」及び「月毎」の語がしばしば用いられるが、文脈から明瞭である場合を除き、言及されているのは単に、ｎ周期（例えば毎月）よりなる一層長い間隔についての評価を生み出す定期的報告（例えば、毎日の報告）であるに過ぎない。以下の実施例において、評価はまた、「現在の」と同定された評価が与えられ、そして本発明の好ましい具体例において、及び与えられた実施例に従って、この「現在の」は、最も現在の50日から得られた情報を意味する。これらの期間は便宜上選ばれたものであり、限定を、特に請求の範囲における限定を意図したものでないことは、明白であろう。本明細書において、語「平均（mean）」及び「平均(average)」はしばしば相互交換可能な仕方で用いられている。典型的には、好ましくは求めようとする複合統計量が、一層広いジーナスである「平均(average)」のスピーシーズ、すなわち純粋の算術的意味であるということの認識の下に、一層広い術語「平均(average)」が利用されている。当業者は、同類群から目標値を決定するための基礎が、較正標準が絶対的な値を有しないという事実にあることを認識するであろう。従って、それは、１インチの標準に対して物差しを較正する（この場合は、目標値は常に標準の１インチ計測である。）のとは異なる。この文脈において、コントロールサンプルに関連した目標値は、測定を行う全体集団のノルムによって測定される値であろう。図１に戻って、中央ステーション４０が、通信リンク３１に接続された通信インターフェース４１を有しているのが見られるであろう。コントロールデータを報告する典型的な手段は、試験施設から開始され、従って、必要な秘密保護チェックを提供しそして次いで機器位置からのデータ転送を提供し次いで機器位置から伝送されたデータを受け取るために、通信インターフェース４１が、利用できなければならない。代わりとして、コントロールデータを通信するためにその日の期間を無視してもよく、そして通信セッションが通信インターフェース４１によって開始される。中央処理装置（概念的に４２として図解されており、中央ステーションにおいて全ての処理装置に対する統括的制御を行うことから、特定の接続なしで示されている。）が、コントロールデータを受け取って収集するために、所定のシーケンスで試験施設の各々と通信を開始するようプログラムされるであろう。試験施設又は中央ステーションのいずれが通信を開始するかとは独立に、コントロールデータは通信チャンネル３０によって中央ステーション４０に通信され、該コントロールデータは、コントロールデータ記憶メモリー４４内に収集されて記憶される。コントロールデータ（より大きな部分４４ｃに記憶されている）が試験施設（又は機器）識別子（部分４４ａに記憶されている）及び報告日付（部分４４ｂに記憶されている）と関連していることを示すために、メモリー４４は、概念的に、３つの部分４４ａ，４４ｂ，４４ｃに分割されている。典型的な３点較正方式で用いられるとき、コントロールデータ記憶メモリー内の各ワードは、部分４４ａに識別子を、部分４４ｂに日付を保持し、そしてそれら３つの較正点の各々に関連したコントロールデータを保持するために部分４４ｃ内に利用可能な３つのスロットを有するであろう。典型的な環境においては、勿論、ロット番号、試薬番号及びその他の同様な情報のために備えがなされるであろう。それらの情報は本発明の理解には重要でないことから、それは図面には図解されていない。それからコントロール目標値が生み出されるものである情報を記憶するための、そして各試験施設のデータをそれと比較するための目標値を決定するためにその記憶された情報を処理するための、第２のモジュール４６が備えられている。従って、目標値記憶モジュール４６は、図１において、その出力において小さい長方形４６ａを有する、大きい長方形として図解されている。より大きい部分４６は、目標値を決定するためのコントロールデータの記憶とそしてその記憶されたデータからの目標値の実際の決定との両方を図解することを意図している。出力部分４６ａは、試験施設コントロールデータとの比較のために出力されるコントロール目標値を表すことを意図している。従って、論じているこの実施例においては、部分４６ａは、所定の間隔で各試験施設について低、中及び高コントロールデータがそれと比較されるものである（各日についての）、低、中及び高目標値を表す３つのデータ点を記憶するであろう。記憶モジュール４４，４６の相対的サイズは、本発明の重要な特徴を示唆するよう意図している。典型的な品質管理統計処理環境においては、各試験施設がそれに対して測られるものである目標値として使用するための平均値を得るために、全ての試験施設からの情報を処理するのが通常である。本発明によれば、全ての試験施設が目標値を決定するのに貢献するのではなく、最近の履歴において高い品質標準で作動していることの証明された試験施設の部分集合（黄金同類群）のみが貢献する。しかしながら、各試験施設が、この黄金同類群に選ばれることを求めて競合する等しい機会を有する。長方形の相対的サイズは、黄金同類群が同類群より小さいことを示している。最近の履歴データに基づいて黄金同類群が選ばれる仕方は後に記述されよう。本発明によれば、モジュール４６からの黄金同類群目標値をコントロールデータ記憶モジュール４４からとられた各機器についてのコントロールデータと比較するために、一致相関係数モジュール４７が備えられている。モジュール４７は、与えられた期間についての単一の格付け数を提供し、それは、各機器についての品質管理格付けを提供するために、評価装置４８において同類群全体についてのＣＣＣ分布に対して格付けされる。ＣＣＣコンパレーター４７及び評価装置４８は、４９で図解されているもののようなチャートを生み出す。それは以下に一層詳細に記述されよう。このチャートは、同じ間隔についての動いている又は固定された黄金同類群標準に対してプロットされた、与えられた期間（例えば１か月又は最後の50日）の各日についての機器の読み取り値の一致相関チャートである第１の部分４９ａを有する。第２の部分４９ｂは、現在の期間についてのその機器について（及び同類群全体について）の一致相関係数を数値で報告する。最後に、第３の部分４９ｃは、同類群に対するその機器の性能をグラフ表示する。部分４９ｃは、同類群についての平均及び該平均からの１及び２標準偏差（ＳＤ）下方限界についての指標を伴ったＣＣＣのプロットであり、チャート上の点として、同類群に対するその試験施設の性能（ＣＣＣ）を示す。図２と関連づけて一層詳細に記述されるであろうように、豊富な情報が、従来提供されてきた品質管理チャートよりもはるかに意味のあるチャートであるチャート４９に含まれている。加えて、そのようなチャートが本発明の実施によれば非常にタイムリーな仕方で提供できるということもまた重要である。いずれにしても、ＣＣＣ報告が、接続ライン５０によって、各試験施設２１ａ−２１ｎへの通信媒体３０に沿った伝送のために通信インターフェース４１に利用可能であるように示される、ということが分かるであろう。従って、もしもその試験施設がパーソナルコンピューターと適当なプリンターとを備えているなら、その試験施設をその同類に対して格付けするチャート４９が、その日にその試験施設において利用できるよう、それが生み出さた後直ちに電子的に伝達されることができる。実際、ＣＣＣ評価と格付けを毎日行いそしてそのコントロールデータ受領日のうちに結果を電子的に報告することが好ましい。代わりとして、ライン５０はまた、図に図解されている延長５０ａによって、通信リンクを横切って試験施設にも接続されており、この延長は、郵便、宅配便その他による紙チャート４９の配達を図解することを意図している。本発明の更なる一面によれば、同類群選択装置５２は、相関係数評価装置４８に接続されておりそして、月毎などのような定期的ベースで、全ての機器のＣＣＣの平均及び標準偏差を調べる働きをする。同類群選択装置５２は、「良好に機能している」機器を代表するために選択される、標準に合致する機器、すなわち黄金同類群を同定する際の統計的フィルターのように機能する。本発明の好ましい実施例においては、同類群選択装置５２は、平均の下側１標準偏差の限界内に入る全ての機器を選択しそしてそのような機器のみを黄金同類群内にあると定義するよう構成されている。１及び２標準偏差のレベル内の機器は、別個に同定されるが、黄金同類群においても又は警告範疇においても使用されない。平均の２標準偏差より下方にあると同定された機器は、制御から脱していると同定され、脱制御の報告５３が、何かが不具合であるっことを示すために電子的に又は宅配便によって該試験施設へ発出される。脱制御の報告５３は、種々の標準に従って発生させることができ、時には行っている試験のタイプによって決定される。例えば、１つの期間について２ＳＤレベルより下方の機器を潜在的に脱制御していると同定し、次いでその２ＳＤより下方の第２の連続した期間の後にその機器に脱制御の報告をフラッグするのが典型的であろう。代わりとしては、ある期間に１及び２ＳＤの間で機能しそして次の連続する月に２ＳＤより下方へ落ちる機器は、脱制御（ＯＯＣ）として報告されよう。ブロック５３は単に統計的情報が入手できることを指示することを意図しており、標準は適用にあうように設定でき、そして如何なる標準が確立されてもそれに従って報告が作られる。を指示するよう意図されている。図２に移る前に、そして出力チャートの意義を記述する前に、一致相関係数に始めて注意が向けられる。本発明によるＣＣＣは、目標に対する精密さと正確さの両方の尺度である。本発明を実施する際には、目標は、上述の通り、黄金同類群の性能からとられる。黄金同類群は今度は、大きな群内の、例えば３か月などのような所定の最近の間隔の間、適格を得られる正確さと精密さを維持している機器よりなる。本発明の好ましい実施例においては、２つの目標値と２つのＣＣＣ指標が計算される。これらのＣＣＣ決定のうちの一つは、移動目標値に対して（毎日につき）行われる。この移動目標値は、当該日についての黄金同類群機器の平均又は中央ノルムであり、そして格付けされつつある該機器についてのコントロールデータは、その平均に対して比較される。他方、固定目標値は、定数でありそしてその時点までの全ての黄金同類群目標値の累積的平均である。従って、移動目標値は、先月又は最近の50日の期間についての黄金同類群標準の一連のスナップショットである。固定目標値は、他方、新しいロットのコントロール材料の開始以来の累積的黄金同類群標準である。本発明によれば、目標値を決定するに際してはずれ値又はエラーの影響を除去し又は最小にするための技法が利用され、それらの技法の議論が、図５に関連して以下に提供されよう。しかしながら、目標値が妥当であると仮定すれば、一致相関係数（ＣＣＣ）は、該目標値に対して個々の機器の読み取り値の精密さと正確さの尺度である。概念的には、ＣＣＣは、所望の範囲（例えば、低レベルから高レベルまで）にわたる観察値が一致直線にどれほど近接して乗るかを評価する。一致直線は、図３に図解されているように、横軸６１上の標準又は目標値の読み取り値及び縦座標６２としてプロットされた評価されつつある試験システムのプロット上に引かれた直線６０である。一致直線は原点を通る45°の直線である。従って、評価されつつある機器のコントロールデータ読み取り値が標準に正確に一致しているならば、その読み取り値はこの45°の直線６０上にプロットされるであろう。それらが外れる程度により、それらは直線６０から離れてプロットされる。一致相関係数は、縦座標６２上の試験データが横座標６１上のデータに如何によく一致又は僅かしか一致しないかということの一尺度である。それは、０％（一致無し）から100 ％（完全一致）までの目盛り上で測られる。もしも標準値が増大するときに観察値が減少するなら、理論的には負の値も可能であるが、それは本発明の通常の適用においては予期されない。典型的には、80％より小さい如何なるＣＣＣも、非現実的に乏しい。図３のプロットは、低コントロール値について、一致直線６０に近接している点の緊密に密着したクラスター６４が与えられていることを示している。しかしながら、高コントロールについては、一致直線の付近に一層小さいクラスターを有するがしかしその直線から相当な変動をも有する一並びの点６５が与えられている。統計的分析に親しんでいる者は、図３のプロットが、機器の精密さが疑わしい典型的場合であることを認識するであろう。一致直線より殆どが上方（又は殆どが下方）であるような点の凝集は、反対に、正確さが疑わしい機器を示すであろう。ＣＣＣは、一致直線６０からの観察値（データ読み取り値）の平方距離を測る。該距離は、次いで、100 ％が完全な一致をそして０％が一致のないことを表すよう標準化される。ＣＣＣの幾何学的な解釈は、図４に図解されている。図４は、一致直線６０及び、目標値に対してそれぞれ垂直及び水平軸上の試験データ点のプロットを示す。ＣＣＣは、図４における、円全体の面積に対する斜線を入れた面積（すなわち円６８の大部分の面積）と考えることができる。従って、観察値を表しそして典型的には該円のうちの該一致直線６０に近い小さな面積を取り囲むものである面積６９は、円全体の面積から減ぜられ、そして、100 ％が完全な一致をそして０％が完全な不一致であるＣＣＣの尺度を与えるよう、円全体の面積に対する比率が求められる。概念的には、本発明において利用されるＣＣＣは、精密さの尺度×正確さの尺度よりなる。精密さの尺度はピアソン(Pearson)相関係数であるように選ばれる。ピアソン相関係数は、観測値が、該観測値を通した最善当てはめ直線から如何に外れているかを評価する。正確さの尺度は、Ｃ_bと定義され、そしてそれは、観測値を通した最善当てはめ直線が一致直線から如何に離れているかを、０％（遠い）と100 ％（逸脱なし）の目盛りで評価する。正確さの尺度は、今度は、位置変位の尺度及び縮尺の尺度よりなる。位置変位の尺度ｕは、黄金同類群平均に対する試験施設機器の絶対差をそれらの標準偏差に対して評価する。縮尺の変位の尺度ｖは、試験施設機器標準偏差の黄金同類群標準偏差に対する比を求める。当業者は、前記表現についての数学的陳述を認識するであろう。そしてそれは次のように与えられる：ｙ_i1，ｙ_i2,..,ｙ_iqiを、コントロールレベルｉ（ｉ＝１，２又はｉ＝１，２，３）についてのｑ_i回の観察とする（何日にもまたがる）。ｘ_i1，ｘ_i2,..,ｘ_iqiを、ｙ_i1，ｙ_i2,..,ｙ_iqiについての対応するｑ_i移動標準値とする。固定標準値、ｘ_i1＝ｘ_i2＝...＝ｘ_iqiについて、各ｉ＝１，２；又はｉ＝１，２，３について正確さはここに精密さは一致相関係数は前記より、一致相関係数は、固定及び移動標準値の双方に対して求めることができるということがわかる。移動目標値は、上述のように、黄金同類群より誘導された単に毎日ベースの観察である。他方、固定標準値は、黄金同類群の毎日の目標値の累積的平均である。移動目標値コントロール点の１個又は試験施設コントロール点の１個のいずれかが失われた場合、その期間におけるＣＣＣを決定すするためにその対の観察値は使用されない。従って、ＣＣＣは例えば１か月の間隔について決定できるが、その１か月の間隔は30日を含む必要はないということが認識されよう。もしもデータ点が失われても、ＣＣＣは依然として決定できる。加えて、一致統計を決定するためには、少なくとも２つのレベル（好ましくは高及び低コントロール）がなければならない。もしも試験施設の機器が低及び中レベル又は中及び高レベルを報告するか又は１つのコントロールレベルしか有しないならば、その日のその試験施設についてのコントロールデータもまた、一致決定から排除されなければならない。データの特徴に応じて、データに対する変換が時に用いられるということもまた認識する必要がある。当業者は、そのような変換のための根拠及び用いようとする変換の性質を認識するであろう。典型的には、同類群に対して１つのユニットを格付けすることを試みるときには、全ての同類群の平均並びに１及び２標準偏差限界を決定することが有用であろう。群全体からのデータがガウス型（釣鐘型曲線）であるならば、集団の95％が平均の±２ＳＤ内にあることが知られている。しかしながら、該群からのデータが歪んでいる場合にはこの結果は通用しないであろう。従って、例えば多くの医療適用においてそうであるように、歪んだデータの組が存在するならば、データをガウス型分布へと変換するために処理の初期（典型的には単位の変換の直後に）に変換が利用されるであろう。処理は次いで、各試験施設についてのＣＣＣの決定、同類群全体についての平均ＣＣＣの決定、及び１及び２ＳＤ下限を含んで、その変換されたデータに基づいて行われる。その情報は次いで逆変換され、そしてこの逆変換された平均並びに１及び２ＳＤ限界に関するこの情報は、ガウス分布に当てはまる。変換値を生み出すことは、変換されていない値の、変換された値への、連続のそして単調関数を用いた１：１写像であるということは周知である。この逆変換は、逆の過程である。本発明のデータの組に従って利用される典型的な変換は、巾関数及び対数関数であると予期される。逆双曲正接変換もまた、一致相関係数のために使用される。用いる得る他の変換は、逆正弦変換及びロジスティック変換である。この点において方程式を挙げることは不必要であると信ずる。当業者は、元のデータの分布の分析に基づいて、そして変換されたデータの分布に基づいて、どれを用いるべきかを認識するだろうからである。その背景のもとに、本発明によって生み出すことのできる報告のタイプ及び報告される情報の意義についての議論に、再び注意が向けられよう。報告及びその内容に付いての考慮に続いて、図２に報告されているもののような情報を生み出すために機能することのできるシステムの一層完全な開示のために、次いで注意が図５に向けられよう。図２は、種々のフォーマットにおいて表示された多くの情報を含む。チャートの上側左手部分（１００として指示されている）は、現在の窓（該実施例においては、報告に至る連続した５０日）と名付けられえたについての一致のプロットである。好ましい該実施例において、報告は月毎のベースで生み出され、相関データは、最後の50日を含んだ「現在の」期間と共に、月毎のベースで蓄積される。図２の実施例は、そのアプローチの適用を図解している。従って、そして以下に一層詳細に記述されるであろうように、チャート１００の上側左部分は、一致決定をおこなう基礎になるデータを生み出すために、同じ期間についての黄金同類群からの目標読み取り値に対する読み取り値のプロットを含む。１０１として同定されているチャートの下側左部分は、現在の期間（すなわち最後の50日）についての正確な計算された一致データをあたえる。試験施設の機器が、移動及び固定目標値に対して格付けされた（精密さ及び正確さの双方を含んだ）一致情報を有することがわかるであろう。移動目標値は黄金同類群によって生み出される毎日の目標値であり、これに対し移動目標値は、黄金同類群によって生み出される累積的目標値である。また部分１０１には、平均及び下側第１及び第２標準偏差の双方を示す同類群一致分布がある。この関連における同類群は群全体であり、そして問題の機器についてのＣＣＣは、平均及び１及び２標準偏差限界を決定するために全ての機器についてのＣＣＣと融合されている。チャートに示されているノルム、１ＳＤ及び２ＳＤ限界は、チャートの右にあるグラフ表示中の水平な線としてプロットっされているものである。チャートの右手部分は、最後の３か月の期間及び現在の期間についての問題の機器のＣＣＣを示すプロットである。１０２として同定された上側右手部分は移動目標値についてのＣＣＣをプロットしており、これに対し１０３として同定された下側部分は固定目標値についてのＣＣＣをプロットしているということもまたわかるであろう。図解において、プロット１０２及び１０３は、非常に近似している。しかしながら、移動及び固定目標値に対して格付けするときに性能が実質的に異なることになる状況がある。例えば、もし移動目標値標準（１０２）による一致と固定目標値標準（１０３）による一致との間に不均衡があるならば、それは一般に、例えばコントロール材料の安定性における問題等のような、同類群の全ての試験施設影響を及ぼす共通の要素を指示する。もしもＣＣＣにおけるそのような不均衡が持続するならば、全ての試験施設システム内における問題全体の検討が行われなければならない。幾分詳細に図２のチャートの種々の部分を見ると、部分１００が図２に図解されているもののような一致直線１１０を含むことがわかるであろう。この一致直線に対してプロットされているのは、最後の50日について黄金同類群標準と比較した問題の機器についてのデータ点である。低コントロール標準においてはデータ点１１１のかなりの集中があるが、中間の標準１１２においては増大する不一致が、そして高コントロール点１１３においては相当大きな不一致があることが分かるであろう。円１１１、１１２及び１１３の集まりは、その日についての試験施設読み取り値がその日についての黄金同類群の目標読み取り値と比較されるところである点を示す。やはりチャート１００に示され、そしてシンボル「＋」によって指定されているのは、固定目標値の指標である。固定目標値は、高コントロール１１４については明瞭に見られそしてデータ点の下にあり、そして低１１５及び中間１１６コントロールについては部分的に認められる。問題の50日について（そしてまた最も最近の月についても）、プロット１００に図解されているように、一致相関係数は黄金同類群に対して読み取り値を比較するために決定される。先に述べたよう情報は、同じ日々の期間を横切るｙ観察値についての毎日の移動目標値の平均を決定する。従って、計算は50日という現在の間隔並びに最後の月について行われるであろう。方程式２及び３のファクターを算出した後、表現４に従って正確さＣ_bの決定がなされる。次いで精密さが表現６に従って決定され、そして、正確さと精密さのファクターの積である一致相関係数（ＣＣＣ）を与えるために、結果が表現７に示されているように掛け合わされる。正確なＣＣＣ数は、１０１で示されている図２の部分において報告される。チャート１２０の「試験施設機器」部分は、現在の期間についての一致相関係数を報告するための第１の欄を有する。移動目標値に対する係数が96.2％と報告されており、これに対し固定目標値に対しては、それは96.3％であると報告されていることがわかるであろう。上記において、移動目標値が各日について黄金同類群によって確立された目標値であり、そして黄金同類群の観察値が変化するため毎日のベースで変化していることが認識されよう。固定目標値は、例えば現在のコントロールロットの開始以来の期間について等のような、時間にわたる黄金同類群の平均値である。その期間は何ヵ月にも延長することができる。平均値は、同類群の報告が受け取られるとき連続的に更新され、そして、固定目標（該期間の最後における平均値）が各日の目標値として取られる。従って、固ロール点のいずれについてのｘも、該期間全体にわたって同じままに留まり、そしてｘの読み取り値が利用される回数は問題の試験施設についての観察値の数によって決定される。一致相関係数の精密さの尺度（表現６によって決定されたもの）を示すカラム１２２が与えられており、そして第２のカラム１２３は、正確さの尺度（表現４によって決定されたもの）を報告していることが、図２においてチャート部分１０１にやはり見られるであろう。ファクター１２２、１２３の積は、１２１に報告された一致相関係数を与える。チャート１０１の該部分は、同類群分布情報をも含む。同類群は欄１２５に報告されている問題の３カ月の期間にわたるノルムを有し、そしてこのノルムはまた、移動及び固定目標値に対してとられていることがわかるであろう。例えば６月である月についての同類群における全ての機器は、ある平均ＣＣＣを有し、７月及び８月についてのそれらは異なった平均値を有し、そしてそれら３つの平均値の平均値は（それらを生み出した機器の同一性に関わりなく）欄１２５にノルムとして報告されている。下側標準偏差レベルが、１ＳＤについては欄１２６に、そして２ＳＤについては欄１２７に報告されている。部分１０２に焦点をあてると、機器のＣＣＣ関連性能が問題の３か月について並びに現在の期間について、同類群の性能に対して報告されていることが分かるであろう。チャート１０２の上側部分は、移動目標値に対して比較したときの結果を報告する。ノルム直線１３０は、欄１２５からとられた情報、すなわち、移動目標値に対して同類群について99.1％ＣＣＣであり、そして、欄１２６及び１１２７からとられた１ＳＤ及び２ＳＤ限界も、水平な線１３１、１３２としてプロットされている。チャートに含まれているのは、評価されている機器の、同類群のノルムと比較した性能を示すマーク（この場合ドット）である。一連のドット１３５、１３６、１３７が試験施設を過去３か月間の同類群に対して格付けし、そして更なるドット１３８が同類群に対して現在の50日の間隔を格付けするということが分かる。プロットの部分１０３は、同じ情報を、しかし固定目標値に関して提供している。上記の固定目標値についての議論に鑑み、ノルム、１ＳＤ及び２ＳＤの水平な線が、固定目標同類群統計に従って欄１２５、１２６及び１２７からとられたということ及び目標同類群に対する機器の性能を示すドットがカラム１２１から採られ、及び７月及び８月の間隔について生み出された類似の情報から採られたということを指摘することを除き、チャート１０３を一層詳細に記述する必要はないと信じられる。全ての機器についてのＣＣＣ分布（ノルム及びＳＤレベル）に対する、該機器についてのＣＣＣの比較は、本発明においては重要である。なぜなら、それ自身に基づいてとられた場合、そのＣＣＣは完全には意味かないからである。例えば、98％というＣＣＣは、あるタイプの測定については予想を超えて正確である可能性があるが、他については許容し得るレベルより下である可能性がある。従って、問題の機器についてのＣＣＣを決定することが重要であるのみならず、平均値及び標準偏差レベルを決定するための同類群全体についてのＣＣＣを評価することも重要であり、そしてその情報で武装することにより、与えられた試験施設は、その性能の品質についての非常に良好な指標を有するであろう。ＣＣＣが、実質的にガウス型である変換後のデータにおける同類にわたって決定され評価されることを考慮すると、図２に示されたノルム並びに１及び２ＳＤ限界は、該機器が同類群に対して如何に機能しているかを評価する助けとなるガウス型と解釈することができる。例えば、片側分布評価しているということを考えれば、97.5％の集団がノルムの２ＳＤ内に入るということが知られている。図５を見ると、図１よりも一層詳細に、本発明の実施のためのシステムが図解されている。図１におけると同様に、図５のシステムは、３つの領域に分解することができ、領域３０は、試験施設機器２２ａ−２２ｎを備えた地理的に分布した試験施設２１ａ−２１ｎよりなる大きな群を含む。それらの機器は、通信能力２４を有する。やはり図１と同様に、通信システム３０は、機器の通信モデム２４と中央ステーション４０の通信インターフェース４１との間でのデータその他の情報の伝送を許容する通信リンク３１ａ−３１ｎを含む。図５はまた、コントロールデータを中央ステーション４０へと報告するが但しそれらの機器２２に関連して記述された直接通信リンク３１以外によって報告をするものである、一群の機器２５、２６を図解している。それは、通信リンク３０中へのインターフェース３４、３５の導入及び、通信インターフェース４１と連係し且つコントロールデータエディターブロックへの点線出力を有する、トランスレーター４１ａによって図解されている。機器２５、２６は、コントロールデータが電子的に毎日のベースで報告されるのではなしに、要約され電子的通信以外の手段によって報告されることのできる状況を表すことを意図している。従って、例えば、試験施設２５は、１週間分のコントロールデータを収集できる。そのようなデータ通信リンクに直接のせてトランスレーター４１ａへ伝送してもよく、又はインターフェース３４は、中央ステーションへ送られる紙データの郵便変換を指示してもよい。機器２６は、データが収集されて毎日のベースで送られるが、しかし如何なる理由にせよ電子的にではなく紙インターフェース３５によって送られる状況を更に図解している。両方の場合において、トランスレーター４１ａは、試験施設２５、２６の格付けができるよう該データを入力するが、しかし典型的には該データを黄金同類群決定からは排除する。したがって、試験施設２５、２６は、格付けの方式全体には参加することができるが、しかし、該データが報告される仕方のために、典型的には黄金同類群に関しては考慮から外されるであろう。インターフェース３４、３５又は報告の手段が十分に正確且つタイムリーであると決定されたならば、望むならば、勿論試験施設２５、２６を黄金同類群に含めることが可能である。コントロールデータエディター１５０が、機器２４ａ−２４ｎから受け取ったデータが妥当なコントロールデータであり品質管理評価において用いられなければならないということを保証するために、通信インターフェース４１と協力する。システムによっては、機器２４ａ−２４ｎは、実際の患者データを中央ステーションへ伝送してよく、そしてコントロールデータエディター１５０は、患者データをコントロールデータから識別し前者をよそへ発送する能力がある。更なる一実施例として、試験施設はコントロールデータのファイルを提出するが、しかし該コントロールデータが潰れており品質管理評価において使用すべきでないことを示すヘッダーと共にそうする。コントロールデータエディター１５０もまた、そのようなデータを特別のファイルへと発送し、それが図５に示された他の要素へ発送されることを阻止する。発送ステーション（それはそれ自身を同定している）が、適切なコントロールデータを伝送するとき、それはエディター１５０によって認識され、そしてそのコントロールデータは、試験施設又は機器の同定及び該データと関連づけられた日付と共に、図５のシステムの他の部分へと発送される。最も適切には、コントロールデータは、コントロールデータ記憶領域又はメモリー１５２へと発送される。このメモリーは、３つの部分１５３、１５４、１５５を有するものとして示されている。部分１５３は、コントロールデータを伝送した機器の同定についての記憶位置を表す。部分１５４は、コントロールデータと関連づけられた日付についての記憶を表す。そして部分１５５は、コントロールデータ自身の記憶領域を表す。前記より少なくとも低及び高コントロール点が伝送され、多くの場合中間のコントロールデータ点もあることが想起されるであろう。本発明のある実施例においては、そして現在好ましい一実施例においては、機器当たり１日当たりに、コントロールデータ記憶メモリー１５２に入る単一のコントロールデータエントリーしかないであろう。他のコントロールデータは、機器によって提出されることができそして他の良好なコントロールデータ貯蔵データ記憶レジスターへ発送されそして、過去において調製されていたような典型的な統計を調製するために使用されるであろう。しかしながら、本発明のこの好ましい実施例においては、それに対して機器が評価されるものである黄金同類群を決定する際にもまた該黄金同類群に対して各機器を評価する際にも共に、機器あたり１日当たりにただ１つのデータセットが利用され、それは如何なる与えられた日においても伝送された最初のコントロールデータセットとして選択される。本発明の他の実施例において、その日についての各機器からの最初のコントロールデータセットは、黄金同類群目標値を確立する際に用いられるが、与えられた日に伝送されたその機器についての全ての妥当なコントロールデータ点が、その日についての性能を決定する際に、黄金同類群に対して比較するために使用されることができる。もしも各機器当たり１日当たりにただ１つのコントロールデータセットしか利用されないならば結果の操作の可能性が一層少なくなるであろうと現在信じられており、従って前記のシステムが好ましい。コントロールデータ記憶モジュール１５２内にコントロールデータを同定情報と共に記憶することに加えて、コントロールデータエディター１５０はまた、そのデータをその目標モジュール１６０へ受け渡す。目標モジュール１６０は、固定及び移動目標値を決定するために必要な特定のデータ処理ステップがプロセスにおいてできるだけ早期に完了できるよう、データが受け取られたときにそれを提示される。好ましくは、これらのステップは、各機器についての固定及び移動目標値が、ＣＣＣ決定を行うのが望ましい期間の終わりに入手できるよう、各機器についての移動目標値を確立しそしてまた各機器についての固定目標値を蓄積する。その点、以下に記述されるように、最終の固定及び移動目標値を決定するために機器を横断してデータを処理することのみが必要であろう。要するに、目標モジュール１６０は、個々の機器からデータを受取、機器毎の移動目標値及び累積的目標値を処理し、黄金同類群中の機器を同定する機器状態メモリー１６１に応答し、そして、黄金同類群目標値を生み出すのが望ましいときには、出力レジスター１６２に黄金同類群についての移動目標値及び固定目標値をロードするために特定の処理ステップを実行する。移動目標値は、勿論、目標値が黄金同類群の性能に依存してその日その日のベースで変化する毎日のベースである。固定目標値は、問題の期間にわたって累積された、黄金同類群の全ての機器についての単一の目標値であろう。目標モジュール１６０の構造及び作動のよりよい理解のために、そのようなモジュールを構成している構成要素のうちのあるものを図解している図６を参照する。入力ライン１７０が各機器から（ＩＤ及びデータ情報と共に）報告されたコントロールデータを担っているのが見られるであろう。データは、システムに水平の堅牢さすなわち与えられた全ての機器内における時間を横切る堅牢さを提供するために所定の時間間隔を横切って各機器からの観察値を処理するモジュール１７１へと伝えられる。本発明の好ましい実施例においては、モジュール１７１は、週間移動メディアン（ＷＭＭ）を各機器について決定し、そしてそのメディアンを毎日のベースで、週間移動メディアン記憶メモリー１７２へ出力する。以下に一層詳細に記述されるように、メモリー１７２は、各機器について一組のメモリーを有し、最近のコントロール読み取り値（コントロール点の各々についての）に関連した情報を記憶する。問題の如何なる日についても、記憶されたデータ点のこの小さい群からのメディアンがチャンネルへの出力として選択される。情報に値する比較的少数の日数を入力する及びその情報からメディアンを選択する能力は、はずれ値の影響を除去又は実質的に減少させることによって、水平的堅牢さを提供する傾向がある。例えば、もしも一つのデータ点が他よりも相当に高いなら、それは移動メディアン中に該メディアンによってカバーされる期間中その位置を占め続けるであろうが、それはメディアンとしては決して報告されることがなく、移動する窓中においてｎ個の読み取り値の高い側に常にあるであろう。移動する窓が適用される好ましい仕方は、機器の各々についてコントロール点の各々について週間移動メディアンを確立すること及び、如何なる与えられた日についても出力としてその窓から中央の読みのすなわち中央読み取り値を選択することである。異なる特定の日においても機器がデータを報告せず従って週間移動窓がその中に７個未満の読み取り値しか有しないときがあることが認識されよう。従って、窓内に観察値として奇数個の読み取り値がある場合には常に、中央の値すなわち大きさが範囲の中央にありその上方には等しい個数及びその下方に等しい個数がある値として窓の出力がとられる。窓内にメディアン窓内に偶数個のサンプルがある場合には、中央の２つのサンプルの平均として出力がとられる。入ってくる観察値（すなわちデータ）の記憶及び与えられた如何なる日についてもそして如何なるチャンネルについても週間移動メディアンを決定するためにそれらを処理することは、以下により一層よく理解されよう。ｘ₁，ｘ₂，... ，ｘ_pを、新たなロットの開始から第日目の日の観察値とする。ｍ₁，ｍ₂，... ，ｍ_pを、新たなロットの開始から第ｐ日目の週間移動メディアン（ＷＭＭ）とする。このとき、ｍ₁＝ｘ₁，ｍ₂＝ｘ₁からｘ₃までのメディアン，ｍ₃＝ｘ₁からｘ₅までのメディアン，ｍ₄＝ｘ₁からｘ₇までのメディアン，ｍ₅＝ｘ₂からｘ₈までのメディアン，ｍ₆＝ｘ₃からｘ₉までのメディアン，ｍ_p-3＝ｘ_p-6からｘ_pまでのメディアン。・・・ｍ_p-3＝ｘ_p-6からｘ_pまでのメディアン。メディアンは、その値よりも小さい観察値の個数とその値より小さい観察値の個数とが等しいような値である。ｍ_i（ｉ＝１，２，..．，ｐ）についての計算の効率のために、移動する先の６日からの分類されたデータが貯蔵され分類される。これは、７個の観察値の完全な分類を実施する必要がないように行われる。以下はこのシーケンスを記述する。Ｍ_pを、第ｐ−６日から第ｐ日までの週間移動メディアンとする。第３日に、３個の観察値を分類しｖ₁を最小、ｖ₂を中央の値、そしてｖ₃を最大とする。このとき、Ｍ₃＝ｖ₂。このＭ₃を、特定の試験施設についてのメディアンとして、ｖ₁を値１として、ｖ₂を値２としてそしてｖ₃を値３として、メモリー１７２に記憶させる。第４日に、ｘ₄を先に保存された値１，２及び３と比較する。もしもｘ₄がｖ₁ とｖ₂との間にあるならば、そのときはＭ₄＝ｘ₄とｖ₂との平均、値１＝ｖ₁、値２＝ｘ₄、値３＝ｖ₂そして値４＝ｖ₃。ｘ₄がｖ₂とｖ₃との間にあるか又はｘ₄がｖ₃より大きいときには、同じ論理が当てはまる。第５日に、順序を更新し且つ全ての５個の分類された値及び（メディアン、Ｍ₅ として）中央の値を保存する。第６日に、順序を更新し且つ全ての６個の分類された値及び（メディアン、Ｍ₆ として）中央の２つの値の平均値を保存する。第７日に始まる第ｉ日について、順序を更新し且つ中央の値をメディアンとして保存する。第ｉ−６日の値を落とした後、これら６個の値１から値６までに分類された値をメモリー１７２に保存する。如何なる暦上の日においても、もしも値が抜けているなら、利用できる観察値からメディアンが計算される。７日のデータ全てが利用できるか又は５日若しくは３日のデータが利用できるならば、メディアンは常に中央の値である。偶数個の観察値が利用できるならば、メディアンは、中央の２つの値の平均値である。週間移動メディアンＭ_iを更新するときには、ｍ_i-3＝Ｍi......等とすることによってＭ_iを再配置しなければならない。従って各機器につき、その日についての第１の組のコントロールサンプルが、週間移動メディアンモジュール１７１に受け渡され、現在の７日の期間についての中央の値を選択するために上記の処理が実施される。その値（低、中及び高コントロールデータの各々についての）は、メモリー１７２に出力されて、それを生み出した機器についてのＩＤと共に記憶される。毎日のベースで週間移動メディアンを更新するために、予め分類された７日の値を記憶することもまた便利である。従って、如何なる与えられた日についても、サンプルが特定の機器によって生み出されたとき、その期間についての７個の分類された値は最も古い値を除去し新たな値を加え、メディアンを見出し、そしてその値をその日について週間移動中間値として報告することによって更新される。上述のように、（週間移動メディアン情報の移動目標に対抗するものとして）固定目標値に対するＣＣＣの決定のために、累積的固定目標値を維持することも好ましい。その目的のため、メモリー１７２と協調してモジュール１７１によって毎日のベースで生み出される週間移動メディアンは、累積メモリー部１７４に報告されて記憶される。累積的固定目標値については、Ｍ_c,iを新たなロットの開始から第ｉ日までのＷＭＭの累積的平均値とする。ｍ_j+1,として表されている入ってくるＷＭＭの各々について、Ｍ_c,i+1は、メモリー１７４内においてＭ_c,i+1＝（ｉＭ_c,i＋Ｍ_i+1）／（ｉ＋１）を計算することによって更新される。従って、累積的合計は、新たな毎日のメディアンが、現在の累積的メディアンにそれを構成するに至った観察の数を掛け、それに新たな累積的メディアンを加え、そして和を新たな週間移動メディアンを構成するサンプル数すなわちｉ＋１で割ることによって生み出されるとき、簡単に更新される。好ましい該システムにおいては、固定目標値として使用するための累積的メディアンは、与えられたロットのコントロール材料が利用されている限りの間、蓄積され続ける。新たなロットが試験施設に出荷されたときは常に、そして試験施設の全てがその新たなロットのコントロール材料の使用を開始した日に、その同じ日に、累積的週間移動メディアンレジスターがクリアされ、そして新たな累積的メディアン固定目標値が開始される。従って、図６に戻って、黄金同類群を決定する際に使用されるべきコントロールデータが受け取られたときは常に、それは、各チャンネルにつき、そして各日につき、その日のＷＭＭ目標値をメモリーに記憶させるために、週間移動中間値モジュール１７１によって処理されるということがわかるであろう。好ましくは、その週の各日についてのサンプルがメモリー１７２に記憶されそして分類され、このため、次の日についてのサンプルが生み出されたときその日についてのＷＭＭ目標値を決定するために再分類するのは簡単なことである。同時に、各機器についてのメディアンは、固定目標値を生み出すためにメモリー１７４中に蓄積される。メモリー１７２中のサンプルは、一致相関係数が決定されるべきｎ日の期間中の各日について目標値が利用できるよう、各機器についてその日その日のベースで分類される。従って、好ましい具体例においては、暦上の毎月のベースで及び最も最近の50日のベースでＣＣＣが決定される場合、移動目標値のためにメモリー１７２より読み取られる情報は、そのＣＣＣが決定されている期間によって決定される。従って、機器のための同定と同様、データが適切である日が記録されるということも重要である。対照として、累積的データのためのメモリー１７４は、機器毎のベースで週間移動メディアンのその日までの累積的メディアンを記憶するだけでよいという点において小さいものである。上に詳細に指摘したように、週間移動メディアン技法は、はずれ値又はエラーによるデータ読み取り値の影響を最小にし又は実質的に除去することによって、各機器についての時間を横切る水平的堅牢さを提供する。単一のはずれ値又は単一のエラーによる読み取り値が存在する限度において、それはメディアンそのものとして実際に報告されることなく週間移動メディアンの窓を通って移動するであろう。これは、勿論、はずれ値が貯蔵されそして後でＣＣＣを生み出すために目標値に比較されるものであるメモリー１５２に記憶されたコントロールデータとは対照的である。本発明の実施に際して、全ての機器についての目標値平均値を生み出し同時に個々の機器についてのはずれ値及びエラーによる読み取り値の影響を減少させる類似の統計的技法によって、機器を横切る垂直的堅牢さを保証するための手段もまた提供される。その目的のため、機器を横切る平均値を得るために垂直的堅牢性モジュール１７５が提供される。このモジュール１７５は、入力、週間移動メディアンメモリー１７２及び累積的メモリー１７４を有する。それらのメモリーからの情報は、独立して処理される。週間移動メディアンモジュール１７２からの情報に基づいてモジュール１７５が作動するとき、それは、各日についての目標値を生み出し、それはその日によって変化する。対照的に、垂直的堅牢性モジュール１７５が固定目標値累積的メモリー１７４に基づいて作動する場合には、それは問題の期間中の毎日について使用するための単一の目標値を提供する。本発明によれば、品質管理目的でモニターされている機器の全てが目標値に寄与するわけではなく、所定の期間に所定の標準の「良好さ」の範囲内で作動した機器のみが寄与する。図５に少し戻ると、状態メモリー１６１が目標値モジュール１６０に結合しているのが見られる。状態メモリー１６１を更新するための手段が以下に記述されよう。今のところは、メモリー１６１が群全体の中の各機器についての識別子を維持しているということを言えば十分である。黄金同類群について確率された標準に従って作動した機器は、別個に同定され、モジュール１６１は、目標値モジュール１６０に対するそのアドレシング接続のために、目標値を決定するに際して、それらが移動目標であろうと固定目標であろうと、相関係数計算のために黄金同類群のみアドレス指定する。従って、図６に戻って、状態メモリー１６１から導かれる黄金同類群同定入力１７６をモジュール１７２が有しているのが見られる。入力１７６の機能が、メモリーモジュール１７２のための出力アドレスを生み出すことであることが認識される。従って、与えられた期間についての一致相関係数を計算することを望むときには、状態メモリー１６１は逐次的に黄金同類群内の各機器のＩＤを読み取る。その情報は、その出力アドレスの一部を記憶モジュール１７２に課する。その時モジュール１７２は、各日についての目標値を生み出すために、問題の各日について黄金同類群試験施設の各々についてのコントロール点を読み取る。従って、最初に低コントロール点をとり、そして50の連続した日々が50の連続的な目標のために必要であるということを考慮して、状態メモリー１６１は、黄金同類群内の第１の機器のアドレスを読み取り、そしてその第１の日についてそれはコントロール点サンプルを読み取る。ライン１７６は、黄金同類群内の次の機器へと増分され、そして問題の日についての黄金同類群についての全ての低コントロール群観察値が読み取られて、機器を横切る平均を生み出すモジュール１７５に課される。好ましくは、２ステップのＭ−推定量技法が利用される。要約すると、その日について黄金同類群内の全ての機器の観察値に基づくコントロール点についての目標値を生み出すために黄金同類群内の機器の各々からの観察値が、与えられた日について且つ与えられたコントロール点について組み合わされ、この２ステップのＭ−推定量が、エラーによるデータ又ははずれ値の影響を除去又は最小にすることによって垂直的堅牢さを提供する。この２ステップのＭ−推定量技法は、当業者が認識するように、次のように記述することができる。ｘ₁，ｘ₂，... ，ｘ_nを黄金同類群におけるｎ個（機器の数）の観察値とし、慣用の方法で平均値及び標準偏差を計算する。ｉ＝１，２，... ，ｎについての重みを、とすると、ｔａｎｈ（●）は、双曲正接関数であり、そして、によって計算され、そして平均値の１ステップＭ−推定量は、となる。このとき、重みは、次の通りに再計算される。このスケールのこの１ステップＭ−推定量は、となる。重みは、再び、次の通りに再計算される。平均値の２ステップＭ−推定は、となる。重みは再び、次の通りに再計算される。標準偏差の２ステップＭ−推定は、となる。こうして、与えられたコントロール点についてのそして与えられた日についての全ての機器についての平均値は、表現１５によって決定され、そしてそれは、そのコントロール点についてのその日についての移動目標値として出力レジスター１６２中に記憶される。上に概説したＭ−推定技法は、メモリー１７２から情報を読み取りそして各コントロール点について各日についての移動目標を生み出すことを続けることによって、各日について全ての同類群機器の間での各コントロール点に適用される。同様の仕方で、低、中及び高目標固定値を決定するために方程式１５におけるように組み合わされた黄金同類群機器の各々からの累積的（その日までの）メディアンを用いることによって、低、中及び高コントロール点について固定目標が生み出される。図６において、固定目標値（低、中及び高）は、メモリー１７７に記憶され、そして毎日の移動目標（低、中及び高目標の各々についての）は一層大きいメモリー部分１７６に記憶される。出力ライン１７８が、各機器が黄金同類群に比較されるものである尺度を生み出すための、そしてその尺度から該機器が群中の全ての同類に如何に比肩しているかを尺度を導き出すために、ＣＣＣコンパレーターに結合されているのが見えるであろう。こうして、本発明に従って品質管理システムにおいて格付けされるべき全ての機器からのコントロールデータを記憶して（そのような記憶は、図解されているシステムにおいてはメモリー１５２において達成される）、そしてコントロールデータを比較するための目標値を決定してしまうと（そのような目標値は図解されている具体例においてはメモリー部分１６２に記憶されている）、精密さと正確さの両方の尺度である各機器についての単一の格付けを生み出すために、該機器についてのコントロールデータと黄金同類群からの目標値との間での比較が行われる。この目的のため、一致相関係数コンパレーター１８０は、メモリー１６２及びメモリー１５２の出力を受け取り、そして一致格付けを各機器について生み出すために比較を実施する。この比較は、この出願において表現１〜７に関連して先に記述されており、そしてこの比較は、図２〜４に関連してグラフにより図解されている。チャンバー１００において図２に特を特に参照して、行われている比較は、問題の日についての移動目標値に対する、各機器からの低、中及び高コントロール点についてのものである。はずれ値の影響は目標値を決定するに際して除去されているが、それらはずれ値は、コントロールデータとしてメモリー１５２に記憶されており、そしてこれらの実際のデータ点がＣＣＣ決定において比較される。チャート１００は、50日について比較が成されたところを図解している。その出力は、上述の通り精密さ（ピアソン相関係数）及び正確さ（Ｃ_bと表される）の尺度であり、その関がＣＣＣである。その数は、各機器について各現在の50日についてそしてまた最も最近終わった暦上の月についても生み出される。各機器についての出力は、最も最近の月間の値並びに現在の窓（すなわち最後の50日）の両方がそれらが記憶された該期間の同定と共に記０されているメモリー１８２へ受け渡される。先行の月間計算の間に、先行の月についてのＣＣＣは既にメモリー１８２内に入れられて記憶されており、それは格付けされつつある各機器についてのＣＣＣの連続した記録を維持する。ＣＣＣはまた固定目標値に対しても決定され、該固定目標値は、各機器についてのコントロールデータに対して比較するためにメモリー１６２から読み取られ、類似のＣＣＣ決定が行われるということが、上に述べられた。その情報もまた、メモリー１８２中に記憶される。図５の相関係数コンパレーター１８０が、図７に幾分一層詳細に図解されている。先ず第１に、コントロールデータ記憶レジスター１５２及び移動目標値レジスター１６２からの情報が、ゲート回路１９０に適用される。このゲート回路は単に、両方の源からの同じ日についての入力が利用可能であるか否かを判定する。もしあれば、それらの観察値（機器観察値及びそれが比較されるべき移動目標値の両方）は、ＣＣＣ計算を実施するためにモジュール１９２へ受け渡される。両方の源からの入力がないならば（典型的には、機器がその日についてのコントロール値を報告していない場合）、ゲート１９０は、ＣＣＣ計算モジュール１９２へ対になったサンプルを受け渡さず、そしてその日は、計算から除外される。ＣＣＣ計算モジュール１９２は、前記表現１〜６として同定された計算を実行し、マルチプライアー１９３は、出力ライン１９４上にＣＣＣ格付けを、並びに対応する出力ライン上に正確さ１９６及び精密さ１９６のファクターを出力する。それは、ＣＣＣ評価装置１８３（図５）に受け渡されて最終的には図２のプロットにおいて使用されるものである情報である。固定目標値に対するＣＣＣ計算１９２ａは、計算を進める同じ同時ゲート１９２が無いことを除きモジュール１９２と類似のモジュールによって実施される。コントロールデータ記憶入力は、ＣＣＣ計算モジュール１９２ａの入力に結合され、そしてサンプルが利用できる日数はそれらのサンプルが入力される際に判定される。固定目標もまたモジュール１９２ａに入力され、その固定目標は、サンプルが利用でいる回数だけ表現１〜３において適用される。モジュール１９２ａによって実施される計算は、モジュール１９２ａに関連して記述されたように正確さと精密さのファクターを生み出し、それらは、マルチプライアー１９３ａを介して固定目標に関するＣＣＣを生み出すために適用される。本発明の重要な一面によれば、ＣＣＣ情報は、報告１８４中に生み出される前に、システム内の全ての機器のＣＣＣ分布と比較される。従って、ＣＣＣは黄金同類群に対して決定される一方、全てのな機器に関するＣＣＣの報告が、単に黄金同類群のみでなく、システム中の全ての機器すなわち同類群全体のＣＣＣ分布に対して行われる。当業者は、与えられたレベルのＣＣＣ（例えば98％）が、それ自身で相対的意味を有するものではないことを認識するであろう。例えばトリグリセリド等のようなある適用においては、98％のＣＣＣは非常に乏しいものであり得る。これとは対照的に、他の試験との関連における98％読み取りは極度に有益なものかも知れない。従って、本発明によれば、機器についてのＣＣＣ値が報告あれ、加えて該ＣＣＣがシステム内の全ての試験施設のＣＣＣ分布に対して格付けされる。その目的のため、ＣＣＣ評価装置１８３が、ＣＣＣを評価して纏めの統計を生み出すために、ＣＣＣメモリー１８２に接続されている。全ての機器についての各期間についてのＣＣＣの平均値が決定される。こうして、一年の各月についての月間平均、並びに現在の報告に先行する50日のスナップショットの現在の平均値がある。平均値と共に、１及び２ＳＤ下側限界が計算される。従って同類群中の全ての機器のＣＣＣ分布に関する情報が入手できる。これは典型的には、平均／ノルム及び該平均／ノルムからの標準偏差によって決定される。図２のチャート１０２，１０３の水平な直線としてプロットされているのは、このノルム並びに１及び２ＳＤ限界である。最初に黄金同類群に対する高度に精密なＣＣＣを生み出すことによって、次いでその後各機器のＣＣＣを同類群全体の機器に対して格付けすることにより、同じ試験手順を実施している全ての機器にたいして個々の機器がどの位置にあるかを示す包括的なしかし単純な報告が行われる。モジュール１８３はまた、続く期間についての黄金同類群を選択する際にも機能する。標準をモジュール１８４中にプログラムすることができる。本発明の現在好ましい実施例においては、その標準は、先行の３か月間にノルムの１ＳＤ限界内で作動している全ての機器を同定し、それらが全ての機器内の「黄金同類群」機器と同定される。それらの機器の各々は、メモリー１６１中にフラッグその他を設定することによって同定される。従って、続く期間において、黄金同類群について機器を横切るメディアンを生み出すために目標モジュール１６０が作動されるとき、黄金同類群は、モジュール１６１内においてフラッグの設定されている機器として同定される。図１との関連において、ＣＣＣ評価装置がまた、同定可能な期間について標準に満たない性能を有する機器についての脱制御報告等のような他の報告をも行うことができるということも述べられた。そのような脱制御報告は、一般的にブロック１８５によって示されているが、しかしここでは一層詳細には記述しない。システムの作動並びにその構造及び機能が、しかし中央ステーション４０における情報についての流れ図（図８Ａ−８Ｃ）の文脈において、概観される。機器における通信回路、通信リンク、及び中央ステーションにある通信インターフェース回路さえも含むシステムの部分が示されていないことが認識されよう。この流れ図は、データを機器から受け取りそして受け取ったデータをフォーマッテイングする際のシステムの機能を広く実施するステップ２００（図８Ａ）で始まる。妥当なコントロールデータか受け取られたか否かを判定するためにテスト２０１が実施される。受け取られたならば、プログラムは、内部的にファイルＡと名付けられたファイルに該コントロールデータを蓄積するステップ２０２へと分枝する。本発明の好ましい実施例においては、ファイルＡに蓄積される唯一の情報は、与えられた日についての各機器についての最初のコントロール読み取り値の組である。次いで、問題の日についての各機器についての各コントロール点についての週間移動メディアンを計算するために、ステップ２０３が実施され、そしてその情報がファイルＷに記憶される。ステップ２０４は、ファイルＣにＷＭＭの平均値を蓄積する。ステップ２０３において収集される情報は、移動目標値のために使用される情報であるが、これに対し、ステップ２０４において蓄積される情報は、固定目標値のために利用される。次いで、報告が発生されたか否かを判定するためにテスト２０５が実施される。報告が発生されていなければ、プロセス流れはスタートに復帰する。要求に基づく報告（又はリアルタイムの報告）に対する需要を満たすために、報告は、好ましくは、現在の窓及び現在の月について非常に短い時間間隔（例えば毎日）で計算される。従って、これらの状況においては、テスト２０５は毎日のベースの明確な結果を生み出す。以下より認識されるであろうように、ＣＣＣ比較及び評価は、毎日のベースで実施され、そして試験施設に毎日のベースで報告することができるが、履歴統計は典型的には月間のベースで記憶される。これは、情報の迅速且つ自動的な収集及び処理によって、各機器が（報告上の現在の窓によって）その状態に関して連続的に更新されるよう、例えばコントロールデータを受け取った日のうちに格付けが行えそして報告の発出が電子的に行える等のように、大きく効率化される。何れにせよ、テスト２０５が明確な結果を発生したとき、既に収集されたデータから統計量を計算しそして必要な報告を用意するために、その後のプロセスステップが実施される。それらのステップを見る前に、これまで記述されたステップにおいて収集されてきたデータが、如何なる手作業による編集又は操作の必要を伴うことなしに、全て自動的に収集されたということを強調しておく。また、続くステップが報告が求められたときに何時でも又は報告を作成する月の通常の時間に、その日までに収集されたデータに基づき報告が迅速に作成されて、望むならば同日に届けられる、等のように、やはり自動的に且つ電子的速度で、実施されるということも指摘する。図８に戻って、テスト２０５が、報告を作成しなければならないと判定した後、計算しそして慣用の要約統計をプロットするための第１のステップが２１０において実施される。データ出力のこの部分の処理は、慣用的なものであるため、ここには記述されていない。しかしながら、本発明に従って収集された情報を用いると、コントロール測定値の全てから収集された生データに基づいた毎月の、現在のそして累積的な、粗平均値、標準偏差及び変動統計の係数を計算することが完全に可能である。そのようなデータは以下に記述される一致情報に比して有用性が低いと信じられるものの、特定の試験施設はそれを受け取ることに慣れており、従って、所望によりそれを付加的特徴として提供することができる。しかしながら、それは本発明の実施には無関係であるから、ここでは更なる記述を行わない。本発明を実施するに際して、ファイルＷから週間移動メディアンデータをとってファイルＳＴからの過去50日（現在の窓）及び過ぎた暦上の月についての状態情報と融合させるために、ステップ２１１が次いで実施される。ステップ２１１は累積的目標情報をファイルＣから得てそれをファイルＳＴと融合させる。こうして、ステップ２１１と２１２の結果は、黄金同類群中の機器についての問題の日付についての（そして累積についての）コントロールデータを同定することであり、それによりその情報は移動及び固定目標を決定するために機器を横切って融合される。その作動は、該ステップにおいて２１３として同定されている。毎日の移動目標を確立するため各日についての黄金同類群Ｍ−推定量平均値を計算するために、そしてそのような情報をデータＭＴとして記憶するために、ステップ２１４が次いで実施される。黄金同類群についての固定目標は、ステップ２１５において計算され、そしてそのデータはデータＦＴとして記憶される。ステップ２１６は、この新たに推定された固定目標値でファイルＦＴを更新し、そしてその新たな固定目標値は、再び更新されるまでの間以後のステップにおいて使用される。プロセスは次いで、過去50日（現在の窓）について及び過ぎた暦上の月についてファイルＡからデータを検索するステップ２１７へと進む。ファイルＡ（及び従ってデータＡ）が、格付けすべき試験施設の各々から得られたコントロールデータであることが想起されるであろう。データＡを元のスケールでデータＭＴ及びデータＦＴ（移動及び固定目標）と融合させることによってチャート１００（図２）をプロットするために、ステップ２１８が次いで実施される。そのデータはまた、更なる処理のためにデータＤＣとして保持される。次いで、変換されたスケールに基づいた移動目標及び固定目標に対してデータＤＣから一致統計値を計算するために、ステップ２１９が実行される。各機器に付いてのこの計算された一致統計値は、データＣＣとして記憶される。上述のように、データは、歪んだデータの組を受け入れるためにデータ分布について経験的に決定された変換に従って変換される。一致相関係数を計算して比較するに当たっては、平均値から±２標準偏差内の全ての読み取り値が観察値の 95％を包含する結果を与える正規の釣鐘型の曲線を得るのが好ましい。データの組が歪んでいるならば、その結論は適用できない。その結果、歪んだデータの組については、通常の釣鐘型を含むデータの組を得るために、巾関数、対数関数、双曲正接変換、又は逆双曲正接変換等のようなデータ変換を利用するのが典型的である。変換されたデータについて平均値及び標準偏差が次いで計算され、次いで平均値及び１及び２ＳＤ限界が逆変換される。逆変換されても、それらは集団の95％を（２ＳＤ内に）包含する。すなわち、一致統計は変換されたデータに基づいて決定され、そしてこの変換の性質が、データの組のタイプを決定し、そして変換はそれが呈している特定の歪みタイプについて経験的に決定される。ステップ２１９が移動目標データ及び固定目標データの両方について実行され、従って評価されつつある各機器がその月についての２つの一致相関係数及び現在の50日の窓についての２つの係数を有するということが認識されよう。ガウス型分布を達成するために逆双曲正接変換が、このＣＣＣデータに適用され、それに続いてステップ２２０がファイルＣＣ中に暦月一致統計値を（先行の月における同様な統計値と共に）蓄積する。ステップ２２１が次いで過去３か月を横切って一致統計値を平均し、その平均データはデータＭＣとして記憶される。この平均は、同類中の全ての機器についてのＣＣＣについての一つの平均値を得るよう、同類中の全ての機器について実施される。次いで、各成分について同類群を横切って平均値並びに１ＳＤ及び２ＳＤ限界を計算するために、ステップ２２２が実行される。この分布情報は、同類に対して個々の機器を格付けする点において重要である。更には、変換のために、２ＳＤ限界内の集団は全集団の約97.5％（片側）であり、従って、試験施設は、２ＳＤ内において機能していればそのレベルにあることを知る。１ＳＤ内は、典型的には、黄金同類群に入れるのに適格である良好に機能している機器として分類される。平均のＣＣＣ並びに１及び２ＳＤ限界を計算した後、それらの元のスケールに戻すためにそれらのＣＣＣ及び限界が次いでステップ２２３（逆双曲正接逆変換）において逆変換される。これは図２のチャート１０２及び１０３においてプロットされている情報である。実際のプロットは、ファイルＣＣからとられた先行の３か月について及びまたステップ２２３において計算された該限界に対する現在の一致について、ＣＣＣ情報（平均値及びＳＤ限界）を用いてステップ２２４において達成される。同類中における個々の機器の状態を判定するためにステップ２２５が実行される。連続する３か月の期間中１ＳＤ内で機能しているものが黄金同類群として格付けされ、そして次の連続する期間についてのＣＣＣの計算における黄金同類群として使用される。最終情報をステップ２２５で決定すると、次いでステップ２２６が、（図２のように）その報告を同類中の個々の試験施設へカバーレターとともに伝送し又は他の方法で発想する。好ましくは、これは、個々の機器からのコントロールデータ報告の受領後１日以内に通信チャンネル３１上で電子的に達成される。上の記述は、多くの位置から報告される単一タイプの試験及びそれらの同類に対して機器の全てを格付けするための、それらの試験に関連した情報の処理に焦点を当ててきた。何ら詳細な焦点を当ててこなかったのは、本発明のシステムが、夥しい種類のサンプルについて試験を実施している非常の多数の試験施設の試験機器についてその機能を果たすことを意図する能力がありそして実際にそう意図したものである、という事実についてである。従って、メモリー中には多くの同類データベース及びコントロールデータベースがあり、そして各々について上述のように独立して作動することが必要であろう。しかしながら、非常に多数の試験施設及び報告される種々の種類のデータを完全に認識するとき、そのようなシステムにおいては文字通り１日あたり何百万ものデータ入力があるということが認識できる。人による介入又は編集を必要とすることなく自動的にデータを処理する本システムの能力は、与えられた期間について試験施設に単一の格付けを自動的に割り振る能力と組合わさって、そして品質の尺度を決定するために同類に対してのその格付けを次いで調べる能力と組合わさって、そのような大量のデータを効率的且つタイムリーな仕方で処理することができそして同時に、恒常的処理されている患者サンプルについての出力を検証するのに意義のある結果を与えることのできるシステムを提供する。

Claims

【特許請求の範囲】１．多数の機器の作動性能をモニターする品質管理のためのシステムであって、コントロールデータを定期的ベースで生み出すようそしてまたその品質がモニターされねばならない試験データを生み出すよう作動される同類群を構成する多数の地理的に分布した機器と、それらの機器を中央ステーションにリンクさせている、該中央ステーションへ該コントロールデータを報告するための通信媒体であって、該コントロールステーションが、該通信媒体にリンクさせた通信インターフェースと、該コントロールデータのためのデータ記憶モジュールと、コントロール目標値を設定するための目標モジュールと、状態メモリー、該コントロールデータを該目標値と比較するための相関コンパレーターと、そしてＣＣＣ性能評価装置とを含んでおり、該データ記憶モジュールが、該同類群を構成するそれらの機器から該通信インターフェースを介して定期的ベースで受け取られた機器同定データと組み合わせたコントロールデータを記憶するための手段を含んでおり、該状態メモリーが、該同類群内の黄金同類群として役立たせるべき機器の部分集合を同定する指標を含んでおり、該目標モジュールが、該黄金同類群からコントロールデータを選択し、はずれ値の影響を最小にするために該選択されたコントロールデータを期間を横切って水平的にそして機器を横切って垂直的に自動的に処理し、そしてそのようにコントロールデータから該コントロールデータについての一組の定期的な移動目標値を生み出すために、該状態メモリーに応答する手段を含んでおり、該相関コンパレーターが、多くの期間を含んだある間隔についての各機器について、同じ間隔についての該移動目標値に対して該間隔についての該機器の性能の正確さと精密さを格付けするＣＣＣを決定するために、各機器についてのコントロールデータに対して該定期的な目標を比較するための手段を含んでおり、該ＣＣＣ評価装置が、同類群中の全ての機器の分布を決定し且つ該分布に対して各機器についてのＣＣＣを格付けするための手段を含んでいるものである通信媒体と、、そして該同類群の分布の中心付近の良好に機能している機器の部分集合を黄金同類群を構成するものとして選択するために該ＣＣＣ評価装置に応答し且つ該黄金同類群の同定を更新するために該状態メモリーに基づいて作動する手段と、を組み合わせて含むシステム。２．該同類群内の全ての機器の間でのＣＣＣの分布が該同類群内の全ての機器の間でのＣＣＣのベンチマーク平均値と標準偏差とを含んでおり、そして該ＣＣＣ評価装置に応答する該手段が該平均値の所定の標準偏差内にある全ての機器を黄金同類群を構成する該良好に機能している試験施設として選択するものである、請求項１のシステム。３．該所定の標準偏差が約１である、請求項２のシステム。４．各機器によって定期的ベースで生み出される該コントロールデータが所望の作動範囲にまたがる高及び低データ点を少なくとも含み、そして該一組の定期的な移動目標値が各期間について高及び低目標値を少なくとも含むものである、請求項１のシステム。５．それをベースに該コントロールデータが受け取られる該定期的ベースが毎日であり、そして該相関コンパレーターが作動する該間隔が毎月のオーダーである、請求項４のシステム。６．該相関コンパレーターが、一つが暦上の月でありそして第２が「現在の」間隔を構成する最も最近のｄ日間である２重の期間について作動されるものである、請求項５のシステム。７．該ＣＣＣ評価装置が該現在の間隔を毎日更新し、そして該ＣＣＣ評価装置に応答する該手段が毎日よりも実質的に長い間隔で該状態メモリーを更新するものである、請求項６のシステム。８．該ＣＣＣ評価装置に応答する該手段が、およそ毎月のベースで該状態メモリーを更新するものである、請求項７のシステム。９．各機器について該ＣＣＣ評価装置によって生み出された該格付けが該機器に報告され、そのような報告が該定期的コントロールデータの受け取りのおよそ１日以内になされるものである、請求項７のシステム。１０．該目標モジュールが、該コントロールデータについての、該定期的な移動目標値の平均よりなる一組の固定目標値を蓄積するための手段を更に含むものであり、該相関コンパレーターが、該固定目標値に対して該間隔についてのＣＣＣを各試験施設について決定するために各機器について該定期的なコントロールデータに対して固定目標値を比較するための手段をも含み、そして該ＣＣＣ評価装置がまた、該同類群内の全ての機器の間でのＣＣＣの分布に対して各機器についての該固定目標値ＣＣＣを格付けするための手段をも含んでいるものである請求項１のシステム。１１．期間を横切る該水平的処理が各機器についてのｎ個の最も最近の期間のコントロールデータの記憶のための移動メディアンメモリーを含み、該移動メディアンメモリーが、（ａ）新たな期間のための新たなコントロールデータを記憶し、（ｂ）最も古い期間からのコントロールデータを削除し、そして（ｃ）該新たな期間について該機器について該新たなｎ個の期間についてのメディアンを決定しそして出力するよう作動されるものである、請求項１のシステム。１２．該機器を横切る該垂直的処理が各期間についての該黄金同類群内の全ての機器から平均値を生み出すための２ステップのＭ−推定プロセスを含み、該Ｍ −推定プロセスが該黄金同類群内の各機器からの該移動メディアンメモリーからの定期的なコントロールデータ出力に基づいて行われるものである、請求項１１のシステム。１３．ＣＣＣメモリーが各間隔についての各機器のＣＣＣを記憶し、該ＣＣＣ評価装置が各間隔について該同類群内の全ての機器の間でのＣＣＣのベンチマーク平均値と標準偏差を決定するための手段を含み、該格付けのための該手段が各機器についてのＣＣＣを該同類群内の全ての機器から決定された該平均及び標準偏差と比較するための手段を含むものである、請求項１のシステム。１４．各機器についての該ＣＣＣが該黄金同類群のみから得られた目標値に対して決定されるが各試験施設についての該ＣＣＣは該同類群内の全ての試験施設から得られたＣＣＣに対して評価され、それによって該ＣＣＣの精密さを高め同時に該決定されたＣＣＣを全同類群に対して格付けするものである、請求項１１のシステム。１５．全ての機器について同じロットのコントロール材料からのコントロールデータを生み出すために定期的ベースで作動される複数の機器についての、品質管理格付けを提供するためのシステムであって、該同類群内の全ての機器から該コントロールデータを定期的ベースで自動的に受け取るための電子的通信インターフェースと、該同類群内の全ての機器から定期的ベースで受け取られた該コントロールデータを記憶するためのデータ記憶モジュールであって、該コントロールデータを該機器の同定及び該コントロールデータが生み出された該期間の同定と共に記憶するものであるデータ記憶モジュールと、該同類群の部分集合を高標準の正確さ及び精密さで作動している黄金同類群として同定する状態メモリーと、該黄金同類群から一組の定期的移動目標値を決定するために該状態メモリーと連係して作動する目標モジュールであって、人による編集を伴うことなく、はずれ値及びエラーによるデータの影響を自動的に最小にするよう該黄金同類群内において期間を横切る水平的堅牢さと機器を横切る垂直的堅牢さとを自動的に生み出すための手段を含むものである目標モジュールと、当該間隔について該同類群内の各機器についてＣＣＣ格付けを生み出すために、該データ記憶モジュールからの該定期的なコントロールデータを、多くの期間よりなる与えられた間隔についての定期的な目標値と比較するための手段を含む相関コンパレーターと、該同類群内の全ての機器のＣＣＣの分布を決定しそして該分布に対して各機器のＣＣＣを格付けするためのＣＣＣ評価装置と、そして該同類群から黄金同類群を選択するためにそして該黄金同類群同定を有する該状態メモリーを更新するために、該ＣＣＣ評価装置に応答する手段とを組み合わせとして含むシステム。１６．該ＣＣＣ評価装置が該同類群内の全ての機器についてベンチマーク平均値及び標準偏差によって分布を決定し、そして該ＣＣＣ評価装置に応答する該手段が該平均値の所定の標準偏差内にある全ての機器を黄金同類群として選択するものである、請求項１５のシステム。１７．該所定の標準偏差が約１である、請求項１６のシステム。１８．各機器によって定期的ベースで生み出される該コントロールデータが所望の作動範囲にまたがる高及び低データ点を少なくとも含み、そして該一組の定期的移動目標値が各期間について高及び低目標値を少なくとも含むものである、請求項１５のシステム。１９．該コントロールデータが受け取られる該定期的ベースが毎日であり、そして該相関コンパレーターが作動する間隔が毎月のオーダーである、請求項１５のシステム。２０．該相関コンパレーターが、１つは暦上の月でありそして第２は「現在の」間隔を構成する最も最近のｄ日間である、二重の間隔で作動するものである、請求項１９のシステム。２１．該ＣＣＣ評価装置は該現在の間隔を毎日更新するが、しかし該ＣＣＣ評価装置に応答する該手段は該状態メモリーを実質的に毎日よりも長い間隔で更新するものである、請求項２０のシステム。２２．該ＣＣＣ評価装置に応答する該手段が該状態メモリーを凡そ毎月のベースで更新するものである、請求項２１のシステム。２３．各機器について該ＣＣＣ評価装置によって生み出された該格付けが該機器に報告され、そのような報告が該定期的なコントロールデータの受け取りの１日以内になされるものである、請求項２１のシステム。２４．該目標モジュールが、該定期的移動目標値の平均値よりなる該コントロールデータについての一組の固定目標値を蓄積するための手段を更に含み、該相関コンパレーターが、該固定目標値に対して該間隔についてのＣＣＣを各試験施設について決定するために、該固定目標値を各機器についての該定期的なコントロールデータと比較するための手段をも含み、そして該ＣＣＣ評価装置がまた、各機器についての該固定目標ＣＣＣを該同類群内の全ての機器の間でのＣＣＣの分布に対して格付けするための手段をも含むものである、請求項１５のシステム。２５．期間を横切る水平的堅牢さを生み出すための該手段が各機器についてのｎ個の最も最近の期間のコントロールデータを記憶するための移動メディアンメモリーを含み、該移動メディアンメモリーが、（ａ）新たな期間についての新たなコントロールデータを記憶し、（ｂ）最も古い期間からのコントロールデータを削除し、そして（ｃ）該新たなｎ個の期間についてのメディアンを決定しそして出力するよう作動されるものである、請求項１５のシステム。２６．該期間が毎日であり、ｎが７であり、そして該移動メディアンメモリーが各機器についてのコントロールデータの組の７日分を記憶し、最も最近の日についての該出力が該記憶された７日分のコントロールデータのメディアンである、請求項５８のシステム。２７．機器を横切る垂直的堅牢さを生み出すための該手段が各機器についての該黄金同類群内の全ての機器から平均値を生み出すための２ステップＭ−評価プロセスであり、該Ｍ−評価プロセスが該黄金同類群内の各機器についての該移動メディアンメモリーから出力された該定期的なコントロールデータに基づいて行われるものである、請求項２５のシステム。２８．該ＣＣＣメモリーが各間隔についての各機器のＣＣＣを記憶し、該ＣＣＣ評価装置が各間隔についての該同類群内の全ての機器の間でのＣＣＣのベンチマーク平均値及び標準偏差を決定するための手段を含み、格付けのための該手段が、各機器についてのＣＣＣを該同類群内の全ての機器から決定された平均値及び標準偏差と比較するための手段を含むものである、請求項１５のシステム。２９．該評価装置に応答する該手段が、少なくとも最後のｉ個の間隔について平均値の所定の標準偏差の範囲内で機能している該同類群内の全ての機器を同定するための手段と該同定された機器をその後の評価のための黄金同類群としてマークするための手段とを含むものである、請求項１５のシステム。３０．該所定の標準偏差が約１である、請求項２９のシステム。３１．各機器についてのＣＣＣが該黄金同類群のみから得られた目標値に対して決定されるが、しかし各機器のＣＣＣが該同類群内の全ての機器から得られたＣＣＣに対して評価され、それによって該ＣＣＣの正確さを高めると同時に該同類群全体に対するＣＣＣの格付けが行われるものである、請求項１５のシステム。３２．共通のコントロールサンプルからコントロールデータを生み出すために定期的に作動される、複数の広く地理的に分散した機器の品質管理モニタリングのための方法であって、定期的ベースで各機器から中央ステーションへ該コントロールデータを電子的に通信し、そして該中央ステーションにおいて該コントロールデータを自動的に受け取って記憶し、該記憶したコントロールデータと共にそれを生み出した各機器の同定及びそれが生み出された日付を保持するステップと、ｎ個の期間をモニターしそして各新たな期間について、はずれ値及びエラーによるデータの影響を最小にする該新たな期間についてのメディアンコントロールデータ値を選択することによって水平的堅牢さを提供する仕方で各機器について移動メディアン定期的出力を生み出すステップと、良好に機能している機器よりなる黄金同類群よりなる該同類群の部分集合を選択しそして垂直的堅牢さを保証する仕方で該黄金同類群を横切って各機器についての該コントロールデータを平均することにより、該移動メディアン定期的出力から移動コントロール目標値を決定するステップと、各機器について、多くの期間よりなる間隔にわたって該黄金同類群からの該移動目標値に対してその正確さ及び精密さの尺度となるＣＣＣを生み出すために、一致相関比較を実施するステップと、該同類群内の全ての機器についてのＣＣＣの分布を決定するステップと、各機器のＣＣＣを該間隔について該同類群内の全ての機器についての分布に対して格付けするステップと、そして該分布の中央付近にある機器から該黄金同類群を選択するステップと、を含む方法。３３．各機器のＣＣＣを格付けする該ステップが、該格付けを該機器に電子的に通信することを含むものである、請求項３２の方法。３４．移動メディアンを生み出す該ステップが、最後のｎ個の期間からのコントロールデータを移動メディアンメモリー内に記憶しそして最も最近の期間についてのコントロールデータとして現在記憶されているコントロールデータ値のメディアンを報告することを含むものである、請求項３２の方法。３５．移動メディアンを生み出すための該ステップが、（ａ）新たな期間についてのコントロールデータを移動メディアンメモリー内に記憶し、（ｂ）該移動メディアンメモリーから最も古いコントロールデータを削除し、そして（ｃ）該記憶されたコントロールデータ値のメディアンを新たな期間についての出力として選択することによって、新たな期間について該移動メディアンメモリーを更新することを含む、請求項３４の方法。３６．該間隔内の全ての期間について同一である固定目標値であって該全間隔についての該黄金同類群の該移動目標値の複合物を含むものである固定目標値を提供しそして該固定目標値に対するＣＣＣを提供するために各機器について各間隔について該固定目標に対してＣＣＣ評価を実施するステップを更に含む、請求項３２の方法。３７．該黄金同類群が該同類群より小さくかつ該同類群より選択され、該ＣＣＣが、該ＣＣＣの正確さと精密さとを高めるために該黄金同類群のみから得られた目標値から決定されるが、しかし該同類群全体に対する各機器の性能の尺度を提供するために該ＣＣＣが該同類群内の全ての機器についてのＣＣＣに対して評価されるものである、請求項３２の方法。３８．該期間が毎日であり、そして各機器が毎日該中央ステーション高及び低コントロール点を少なくとも報告し、全ての機器についての評価が毎月生み出されるよう該間隔が毎月であり、そして全ての機器についてのＣＣＣ評価が該間隔の最後の日において該同類群内の最後の機器からの該定期的データの受け取りの後に実施することができるよう、該メモリーが該全間隔について該コントロール目標値と共に該コントロールデータを蓄積するものである、請求項３２の方法。３９．該コントロールデータが通信される該定期的ベースが毎日であり、そして該一致相関比較が実施されてＣＣＣのが格付けされる該間隔が毎月のオーダーである、請求項３３の方法。４０．一致相関比較を実施する該ステップが２つの間隔にわたって作動し、該間隔のうち第１は暦上の月よりなり、そして該間隔の第２は「現在の」間隔についての最も最近のｄ日間よりなるものである、請求項３９の方法。４１．一致相関比較を実施する該ステップが該「現在の」間隔を毎日更新するために毎日実施され、格付けの該ステップが、該機器からの該コントロールデータの受け取りの約１日以内に実施されるものである、請求項４０の方法。４２．該黄金同類群を選択する該ステップがほぼ毎月実施されるものである、請求項４１の方法。４３．標準化されたスケールに基づいて結果を生み出すためにサンプルについて試験施設分析を実施する方法であって、既知の較正サンプルについて該分析を定期的に実施することによって該スケールが較正されるものであり、該方法が、試験すべき複数の患者のサンプルを得るステップと、それらのサンプルについての分析報告を生み出すために該複数の患者サンプルの各々について分析を実施するステップと、該コントロールサンプルについてのコントロールデータを生み出すために較正サンプルについて定期的に分析を実施して該コントロールデータを該分析報告を検証するために用いるステップと、該コントロールデータを、同一の試験を実施し且つ同一のコントロール材料を用いている同類群を構成する全ての試験施設からの同様なコントロールデータと共に中央ステーションへ電子的に報告するステップとを含むものであり、該中央ステーションにおいて、複数の期間について該同類群について全てのコントロールデータを記憶し、該同類群から良好に機能している試験施設よりなる黄金同類群を選択し、該試験施設コントロールデータをそれに対して評価するためのコントロールデータ目標値であって、該黄金同類群のみから選択されるものであり、そしてはずれ値及びエラーによるデータの影響を自動的に除去しつつ水平的及び垂直的堅牢さを保証するような仕方で選択されるものであるコントロールデータ目標値を設定し、多くの期間よりなる与えられた間隔について、各間隔につき各試験施設についてのＣＣＣを生み出すために該黄金同類群より決定された該目標値に対して各試験施設からの該コントロールデータを比較し、該同類群についてのＣＣＣ分布を決定するために該同類群内の全ての試験施設からのＣＣＣを結合し、各試験施設を該分布中へのそのＣＣＣの当てはめによって格付けし、そして該ＣＣＣ評価を該黄金同類群を選択するために使用するものである方法。