تتم مراقبة الدقة ضمن السلسلة الواحدة بحيث تجرى لكل منطقة من المناطق الثلاث المذكورة سلسلة من الاختبارات مؤلَّفة من 20 اختباراً متوازياً على الأقل، ثم يُحسَب متوسط كل تركيز ، والانحراف المعياري(s)  ومعامل الاختلاف(CV) ، وذلك حسبما يلي:

العمود الثاني تُسجَّل فيه النتائج الموافقة التي تم إيجادها، ويُسجَّل في نهايته متوسط هذه النتائج  الذي يتم حسابه بتقسيم مجموع النتائج كلها )( على عدد القياسات المتوازية (n) ، أي حسب العلاقة:

العمود الثالث يُسجَّل فيه انحراف كل نتيجة عن متوسط النتائج .
العمود الرابع يُسجَّل فيه مربع انحراف كل نتيجـة عن متوسـط النتائـج [ ]، ويُسجَّل في نهايته مجموع مربعات هذه الانحرافات [  ].

2) نحسب الانحراف المعياري بحساب الجذر التربيعي لحاصل قسمة مجموع مربعات الانحرافات على عدد القياسات مطروحاً منه 1، أي حسب العلاقة:

وكما ذكرنا آنفاً فإن حساب الانحراف المعياري بالآلة الحاسبة يُفضَّل أن يتم باستخدام الشكل التالي:

حيث أن:  = مجموع مربعات النتائج،
 = مربع مجموع النتائج.

3) نحسب معامل الاختلاف بضرب الانحراف المعياري بـ 100، وتقسيم الناتج على متوسط النتائج، أي وفقاً للعلاقة:

إن الانحراف المعياري هو - كما تقدم سابقاً - معيار لتبعثر النتائج حول المتوسط ، وهو بالتالي معيار لدقتها، أي تكراريتها؛ فكلما كان هذا الانحراف أصغر كان التبعثر أصغر والتكرارية أكبر، والعكس بالعكس. وكما ذكرنا آنفاً فإنه في حالة التوزع السوي للنتائج فإن:
حوالي 68.3 % من النتائج تقع في المجال ؛
ونحو 95.5% من النتائج تقع في المجـال ؛
وحوالي 99.7% من النتائج تقع في المجال   .
إن الانحراف المعياري (s) يدل بشكل أفضل على دقة النتائج عندما يُعبَّر عنه بمعامل الاختلاف (CV) ؛ فهذا المعامل هو - كما أوردنا سابقاً - كالانحراف المعياري، إذ أنه يدل بانخفاض قيمته على تبعثر أصغر ودقة أعلى، إلا أنه يفوق الانحراف المعياري أهمية نظراً لأنه يمكِّننا من تحديد الكفاءة الأفضل.

2-2- مراقبة الدقة اليومية إن مراقبة الدقة اليومية هي عبـارة عن مراقبة لتكرارية نتائـج القياسات التي تجرى في كل يوم عمل في شروط واحدة.
وتُعَدّ مراقبة الدقة اليومية عماد المراقبة الداخلية للجَودة التي تتم من خلال أنظمة مراقبة تعتمد على خرائط مراقبة Control charts خاصة؛ وأهم هذه الخرائط خارطة القيمة المتوسطة التي سنعرِض لها أدناه.

إن خارطة القيمة المتوسطة Mean chart يشار إليها أيضاً بخارطة ، كما تدعى كذلك خارطة ليفي-جينينغس Levey-Jennings chart نسبةً إلى العالمين اللذين يعود الفضل إليهما في إدخال خرائط المراقبة عام 1950 كأساس لمراقبة الجَودة في الكيمياء السريرية بعد أن تم إدخال مراقبة الجودة في مجالات الصناعة من شيفارت Shewart قبل ذلك بعقود ثلاثة (عام 1920).
إن نظام المراقبة القائم على خارطة القيمة المتوسطة (خارطة ) هو أكثر أنظمة مراقبة الجودة انتشاراً في الكيمياء السريرية. ويقوم هذا النظام على استخدام متوسط النتائج والانحراف المعياري لسلسلة من اختبارات المراقبة التي تجرى لنموذج مراقبة واحد خلال أيام عمل مختلفة محددة، وذلك بهدف إنشاء خارطة مراقبة هي عبارة عن تمثيل لقيم التركيز تبعاً للزمن على ورق بياني خطي (ميليمتري) تُمثَّل فيه قيم التركيز على محور العينات الشاقولي وتواريخ أيام العمل على محور السينات الأفقي، كما تُرسَم على الورق البياني سبعة خطوط أفقية موازية لمحور السينات:

1. خط مركزي واحد على ارتفاع موافق لمتوسط التركيز ؛
2. خطوط ثلاثة علوية موازية للخط المركزي وواقعة فوقه على بُعد  و  و ؛
3. خطوط ثلاثة سفلية أخرى، موازية للخط المركزي أيضاً، وتقع تحتـه على بُعـد  و  و .

وكما أشرنا آنفاً فإن النظرية الإحصائية تبيِّن أن التوزع السوي للنتائج هو كما يلي:
حوالي 68.3 % من النتائج تقع في المجال ؛ ونحو 95.5 % من النتائج تقع في المجال ؛ وحوالي 99.7% من النتائج تقع في المجال .
وهذا يعني أن:

احتمال وقوع كل نتيجة ضمن المجال  يُقدَّر بحوالي 68.3 % ، واحتمال خروجها عن هذا المجال يُقدَّر بنحو 31.7 % ؛

احتمال وقوع كل نتيجة ضمن المجال  يُقدَّر بحوالي 95.5 % ، واحتمال وقوعها خارج هذا المجال يقدر بحوالي 4.5%؛

احتمال وقوع كل نتيجة ضمن المجال  يُقدَّر بحوالي 99.7%، واحتمال خروجها عن هذا المجال يُقدَّر بنحو 0.3%.

 نستنتج مما سبق أنه:

لكل نتيجة احتمال للوقوع بين الخطين  و  والخطين  و  يُقدَّر بحوالي 68.3%؛

 و  والخطـين  و  يقدر بنحو 27.2% (95.5 – 68.3 = 27.2)؛

1. وكذلك لكل نتيجة احتمال للوقوع بين الخطين  و  والخطين  و  يقدر بحوالي 4.2% (99.7 – 95.5 = 4.2).

 ونظراً لأن الحدين  هما الحدان اللذان يقع خارجهما حوالي 4.2% من النتائج فقط، لذا فهما يُدْعيان حدَّا الإنذارWarning limits العلوي والسفلي.
وكذلك لا يقع خارج الحدين  أكثر من 0.3% من النتائج فإن هذين الحدين يدعيان حدَّا المراقبة Control limits العلوي والسفلي.

 وفي الشكل 5 مثال على خارطة المراقبة  بوجود المعطيات التالية:

mg/100 ml; ; ;

الشكل 5: مثال على خارطة المراقبة .

 إن الخطوات العملية اللازمة لإنشاء خرائط  على مدار السنة تجرى على مرحلتين هما:
- الدور التمهيدي Preperiod للمراقبة، الذي يستغرق 15 - 20 يوم عمل مختلف؛
- أدوار المراقبة Control periods، التي يستغرق كل منها 15 – 31 يوم عمل مختلف، ويُفضَّل أن تكون أيام كل دور خلال شهر واحد، ولكن يمكن تمديد الدور حتى أربعة شهور دون أن يُغيَّر عدد التحاليل عن 15 – 31 تحليلاً يجرى كل منها ضمن سلسلة عمل مختلفة. ويبدأ دور المراقبة الأول بعد الدور التمهيدي مباشرة، ثم يأتي دور المراقبة الثاني، فالثالث، فالرابع… وهكذا تتواصل أدوار المراقبة إلى أن تنتهي سنة كاملة من مراقبة الدقة باستخدام نموذج مراقبة من دفعة إنتاجية واحدة.
وكما نلاحظ فإنه يسهل وفق نظام المراقبة الوارد أعلاه مراقبة المَعالِم المخبرية التي يجري تحليلها في المختبر بشكل منوالي مرة أو أكثر كل يوم عمل، وكذلك مرتين- أربع مرات كل أسبوع. إلا أنه من المتعذر تطبيق نظام المراقبة المذكور بصيغته الكاملة على المَعالِم التي يجري تحليلها بتواتر أقل، مثلاً مرة واحدة أسبوعياً؛ ولهذا فإنه يُلجأ في هذه الحالات إلى استخدام ما يُعرَف باِسم خارطة المراقبة المؤقتة Provisional control chart، التي سنعرِض لها لاحقاً، والتي يجدر إنشاؤها للمراقبة العاجلة لدقة المَعالِم المخبرية التي يجري تحليلها بشكل منوالي.

إن نتائج دور المراقبة التمهيدي تُستخدَم لإيجاد البيانات اللازمة لرسم خطوط خارطة المراقبة  : الخط المركزي  ، والخطين ، والخطين ، والخطين . ولهذا فإن نتائج الدور التمهيدي تُعالَج وفق الخطوات التالية:

1. يُنشأ أولاً جدول بيانات يتضمن أربعة أعمدة:

العمود الأول من جدول البيانات يُسجَّل فيه تاريخ كل يوم عمل يجرى فيه قياس لمادة المراقبة، ويسجل في نهايته عدد القياسات (n = 20) .
العمود الثاني تُسجَّل فيه النتائج الموافقة التي تم الحصول عليها، ويسجل في نهايته متوسط هذه النتائج  الذي يتم حسابه بتقسيم مجموع النتائج كلها على عدد القياسات.
العمود الثالث يسجل فيه انحراف كل نتيجة عن متوسط النتائج .
العمود الرابع يسجل فيه مربع انحـراف كل نتيجة عن متوسـط النتائـج [ ]، ويُسجَّل في نهايته مجموع مربعات هذه الانحرافات [ ].
2. يُحسَب الانحراف المعياري حسب العلاقة:

وكذلك يحسب الحدّان ، وحدّا الإنذار ، وحدّا المراقبة .

 أي لدى قيم مختلفة لـِ ، ولدى احتمالات خطأ Probabilities for error مختلفة، علماً بأن احتمال الخطأ الذي يؤخذ في الحسبان هو عادة α = 5% . α وتبلغ قيمة حدّ الثقة الجدولية المقدار t = 2,62 لدى احتمال الخطأ α = 5% وعدد القياسات n = 20 ، والمقدار t = 2,29 لدى نسبة احتمال الخطأ نفسها وعدد القياسات n = 10 . وأما قيمة حدّ الثقة الخاصة بكل نتيجة متطرفة فتمثِّل حاصل قسمة الفرق بين النتيجة المتطرفة ومتوسط النتائج على الانحراف المعياري. وهكذا فإن قيمتَي حدَّي الثقة الخاصتين بالنتيجتين المتطرفتين العظمى (xmax ) والصغرى (xmin ) تُحسَبان وفق العلاقتين:
 ,
وتُرفض النتيجة المتطرفة باعتبار أنها خطأ فادح إذا كانت القيمة المحسوبة لحد الثقة الموافق أكبر من قيمة حدّ الثقة الجدولية (t = 2,62).
وفي حال رفض إحدى النتيجتين المتطرفتين في الدور التمهيدي ينبغي استبدالها بنتيجة أخرى يتم الحصول عليها في اليوم التالي لليوم الأخير من هذا الدور، مثلاً في اليوم الحادي والعشرين إذا كان الدور التمهيدي 20 يوماً، كما ينبغي أن يجرى بالتالي حساب لمتوسط النتائج الجديد والانحراف المعياري الجديد ودقة النتيجة المتطرفة الجديدة.
وفي حال ضرورة إبعاد النتيجة المتطرفة الجديدة أيضاً فيجب استبدالها بشكل مشابه بنتيجة أخرى في اليوم التالي من الدور التمهيدي، أي في اليوم الثاني والعشرين في المثال المذكور، كما يجب بالتالي معالجة النتائج مجدَّداً.
وهكذا فإنه يجب الاستمرار في التحقق من النتائج المتطرفة ريثما نحصل على قيم لحدّ الثقة لا تتجاوز قيمة حدّ الثقة الجدولية. وبعد ذلك تُحسَب الحدود الجديدة  و  و  اعتماداً على نتائج الدور التمهيدي التي أصبحت خالية من الأخطاء الفادحة.
 هذا وإن المعيار الذي يُعتمَد فيه على حساب حدّ الثقة t للتأكد من عدم وجود أخطاء فادحة يدعى باِسم المعيار t أو معيار ستيودِنتt-Criterion, Student’s Criterion .
والآن بعد إعداد جدول بيانات الدور التمهيدي وحساب الانحراف المعياري ومعامل الاختلاف والحدود  و  و  والتأكد من خلوّ نتائج هذا الدور من الأخطاء الفادحة، نقوم بعملية رسم خطوط المراقبة السبعة  و  و  و  على ورق بياني خطي حسب ما ذكرنا آنفاً. وبذلك نحصل على خارطة المراقبة التي ستُمثَّل عليها النتائج التي سيتم الحصول عليها في دور المراقبة، وذلك بشكل نقاط إحداثية.
وتُعَدّ نسخٌ طبق الأصل عن خارطة المراقبة المنشأة التي تحتوي فقط على خطوط المراقبة ليُستخدَم كل منها كاستمارة لدور مراقبة واحد.
وبالطبع فإن نتائج الدور التمهيدي لا تُمثَّل بشكل نقاط إحداثية على خارطة المراقبة المنشأة، إذ أنها مخصصة فقط لإنشاء خطوط المراقبة في هذه الخارطة.

حوالي 68.3% من النتائج في المجال ؛
ونحو 95.5% من النتائج في المجال ؛
وحوالي 99.7% من النتائج في المجال .
وتبعاً لتوضُّع النتائج حول المتوسط  في خارطة المراقبة فإن الطريقة التحليلية المستخدَمة، والتي أعطت هذه النتائج، تُقيَّم على أنها:
- طريقة تحت السيطرة أو ضمن السيطرة Under control or in control ،
- أو طريقة خارج السيطرة Out of control .
تُعَد الطريقة التحليلية المستخدَمة تحت السيطرة، أي ضمن حدود المراقبة المسموح بها، إذا كانت نتائج عيِّنات المراقبة كلها متوضعة بين الحدين  بشكل غير منتظم على طرفي خط القيمة المتوسطة  المركزي.
وهكذا فإن الحدَّين ، اللذين يُدعيان - كما ذكرنا - حدَّي الإنذار، يُعَدّان حدَّين للمُعَوّلية التحليلية الجيدة يستوجبان قبول نتائج سلاسل العمل اليومية التي تُدرَج ضمنها عيِّنات المراقبة.
ويمثِّل الشكل 6 خارطة للقيمة المتوسطة لنتائج تعيين الغلوكوز في مصل مراقبة بطريقة تحت السيطرة.
ومن جهة أخرى فإن الطريقة التحليلية المستخدَمة تُعَدّ خارج السيطرة وفق معايير معيَّنة تُعرَف باِسم معايير المراقبةControl criteria ويوضحها الشكل 7 الذي يمثِّل خارطة للقيمة المتوسطة لنتائج تعيين الغلوكوز في مصل مراقبة بطريقة خارج السيطرة.
وتتمثل معايير المراقبة المحدِّدة لخروج الطريقة عن السيطرة في الحالات الخمس التالية:

1. وقوع قيمة واحدة خارج حدَّي المراقبة .
2. اتجاه سبع أو ثماني قيم متعاقبة إما بشكل تصاعدي أو بشكل تنازلي.


الشكل 6: خارطة القيمة المتوسطة لمراقبة يومية لتعيين الغلوكوز في مصل الدم.

الشكل 7: معايير خروج الطريقة عن السيطرة ممثَّلة على خارطة للقيمة المتوسطة لنتائج تعيين الغلوكوز في مصل مراقبة.

3. وقوع سبع أو ثماني قيم متتالية على أحد طرفي خط القيمة المتوسطة المركزي، أو على هذا الخط نفسه.
4. وقوع قيمتين أو أكثر خارج حدّي الإنذار ±2s.
5. وقوع أربع قيم من أصل خمس قيم متعاقبة خارج أحد الحدَّين .

• وقوع قيمة واحدة خارج حدَّي الإنذار .
• وقوع ثلاث قيم من أصل أربع قيم متعاقبة خارج أحد الحدَّين .
  

العمود الثاني تُسجَّل فيه النتائج الموافقة التي تم الحصول عليها، ويسجل في نهايته متوسط هذه النتائج  الذي يتم حسابه بتقسيم مجموع النتائج كلها على عدد القياسات.
العمود الثالث يسجل فيه انحراف كل نتيجة عن متوسط النتائج .
العمود الرابع يسجل فيه مربع انحـراف كل نتيجة عن متوسـط النتـائج [ ]، ويُسجَّل في نهايته مجموع مربعات هذه الانحرافات [ ].
2. يُحسَب الانحراف المعياري الخاص بنتائج دور المراقبة المعني حسب العلاقة:



3. يُحسَب معامل الاختلاف الموافق وفق العلاقة:  

كذلك يحسب الحدّان ، وحدّا الإنذار ، وحدّا المراقبة .
وبعد إعداد جدول بيانات دور المراقبة والبيانات الأخرى اللازمة نتحقق من دقة نتائج هذا الدور بمقارنتها مع نتائج الدور السابق له مباشرة، وذلك بحساب ما يسمى حدّ الأهمية F الخاص بهذين الدورين، والذي يمثِّل حاصل قسمة التفاوت ذي القيمة الأكبر  على التفاوت ذي القيمة الأصغر :

ثم مقارنة قيمة حدّ الأهمية المحسوبة مع قيمة جدولية لحدّ الأهمية تُقرأ من جدول إحصائي خاص يتضمن قيماً لحدّ الأهمية Significance limit لدى درجات حرية مختلفة وخاصة بسلسلتين من القياسات، ولدى احتمال الخطأ Probability for error ° = 5% . وتبلغ قيمة حدّ الأهمية الجدولية المقدار لدى احتمال الخطأ ° = 5% وعدد القياسات ، والمقدار  لدى نسبة الاحتمال نفسها وعدد القياسات ، والمقدار  لدى نسبة الاحتمال نفسها وعدد القياسات . وعلى ضوء مقارنة قيمة حدّ الأهمية F المحسوبة والخاصة بالدورين المَعنيين مع قيمة حدّ الأهمية F الجدولية نقرر حالة الدقة اليومية بين هذين الدورين. وهكـذا فإذا كانت القيمة المحسوبة أصغر من القيمة الجدولية فإن الفرق بين الانحرافين المعياريين المعنيين لا يُعتَدّ به من الناحية الإحصائية، وبالتالي فإن الدقة اليومية بين الدورين المعنيين لم يطرأ عليها تغيُّر ذو شأن؛ وأما إذا كانت قيمة حد الأهميةF المحسوبة أكبر من قيمته الجدولية فالفرق بين الانحرافين المعياريين المعنيين له دلالته الإحصائية، إذ يعني أنه قد طرأ تغيُّر على الدقة اليومية بين الدورين المعنيين.
هذا وإن اختبار الدقة اليومية بين دورَي مراقبة متتاليين الذي يقوم على حساب حد الأهمية F يدعى باِسم الاختبار F أو اختبار فيشِر F-test, Fisher’s test .
ولنلخِّص الآن ما ورد حول طريقة إجراء مراقبة الدقة اليومية اعتماداً على خارطة القيمة المتوسطة:
"يُجرى أولاً دور تمهيدي يستغرق 20 يومَ

 وبعد الانتهاء من تحليل نماذج مراقبة المضبوطية كل يوم يُحسَب انحراف كل نتيجة  عن القيمة المحددة "الحقيقية" ، أي يحسب الانحراف  بالنسبة إلى كل نموذج، ثم يحسب الانحراف النسبي المئوي Deviation in percent, d% بضرب الانحراف d بالعدد 100 وتقسيمه على القيمة المحددة:

وبعد ذلك يقارَن الانحراف النسبي المئوي الناتج مع الانحراف النسبي المئوي المسموح به (Allowable) للطريقة التحليلية المستخدمة والذي لا يتجاوز 10% في معظم الحالات، و 20% في حالات أخرى أقل عدداً وتشمل الطرق التحليلية لكل من مكوَّنات مصورة الدم التالية: الكرياتينين، البولة، ثلاثيات الغليسِريد، الكوليستيرول، الشحوم العامة، الشحوم الفسفورية، البيليروبين، الفسفور اللاعضوي، الحديد، المغنزيوم، النحاس، الأجزاء الرَّحَلانية البروتينية، الغلوبُلينات المناعية، الإنزيمات، الهرمونات، عوامل التخثر باستثناء الكالسيوم.
إن المقارنة بين الانحرافين المذكورين تُبيِّن لنا مدى التوافق بين القيمة المَقيسة والقيمة المحددة. فإذا كان الانحراف النسبي المئوي المحسوب أصغر من ذلك المسموح به فذلك يعني وجود توافق بين القيمة المقيسة والقيمة المحددة، والعكس بالعكس.
وهكذا مثلاً إذا حُلِّل نموذج لمراقبة المضبوطية تبلغ القيمة المحددة للغلوكوز فيه بطريقة الهِكسوكيناز المقـدار 100 مغ/100 مل، ونتجت قيمة لتركيز الغلوكوز فيه مقدارها 97 مغ / 100 مل بالطريقة نفسها، فإن الانحراف بين النتيجة والقيمة المحددة هو:

وبالتالي فإن الانحراف النسبي المئوي هو:

وبمقارنة الانحراف النسبي المئوي الناتج (3%) مع الانحراف النسبي المئوي المسموح به لطريقة الهِكسوكيناز والذي يساوي 10% نرى أن هناك توافقاً بين النتيجة 97 والقيمة المحددة 100، وبالتالي فالضبط هنا جيد.
ومن جهة أخرى فإذا نتجت قيمة لتركيز الغلوكوز مقدارها 118 مغ/ 100 مل لدى تحليل النموذج المذكور نفسه وبالطريقة نفسها فإن الانحراف والانحراف النسبي المئوي عندئذ هما:

لعشرة قياسات متتالية يجرى كل منها كل يومَي عمل أو كل أربعة أيام عمل سوية مع قياسات مراقبة الدقة، ثم حساب انحراف هذه القيمة المتوسطة عن القيمة المحددة، والتحقق من مضبوطية النتائج بحساب ما يسمى حد الأهمية L ، الذي يمثِّل حاصل قسمة الفرق بين القيمة المتوسطة  والقيمة المحددة  على الفرق بين أعلى نتيجة  وأدنى نتيجة :

ثم مقارنة قيمة حد الأهمية L المحسوبة مع قيمة جدولية لحد الأهمية L تُقرَأ من جدول إحصائي خاص يتضمن قيم حد الأهمية لدى أعداد قياسات  مختلفة واحتمالات خطأ  مختلفة أيضاً، علماً بأن احتمال الخطأ الذي يؤخذ في الحسبان هو . ولدى احتمال الخطأ هذا تبلغ قيمة L الجدوليـة المقدار عندما يكـون ، والمقـدار  لدى ، والمقدار  لدى . وعلى ضوء مقارنة قيمة L المحسوبة مع قيمة L الجدولية نقرر حالة ضبط النتائج: فإذا كانت قيمة L المحسوبة أصغر من قيمة L الجدولية فذلك يعني أن انحراف القيمة المتوسطة للنتائج عن القيمة المحددة لا أهمية له من الناحيـة الإحصائيـة، وبالتالي فإن المضبوطية جيدة. وعلى العكس من ذلك فإذا
كانت قيمة L المحسوبة أكبر من قيمة L الجدولية فذلك يعني أن انحراف القيمة المتوسطة عن القيمة المحددة يُعتَدّ به من الناحية الإحصائية، وأنه بالتالي يوجد خلل في المضبوطية، أي خطأ نظامي، يجب تنحيته، ثم التحقق من المضبوطية ثانية.