Содержание
Электрокардиограмма (ЭКГ): расшифровка результатов — Клиника Лоритом
Электрокардиограмма (ЭКГ): расшифровка результатов
By: Администратор | Tags: расшифровка результатов ЭКГ, расшифровка ЭКГ, ЭКГ, ЭКГ норма, Электрокардиограмма, электрокардиограмма расшифровка результатов | Comments:
0 | 24 июня, 2021
Электрокардиография – простое и информативное исследование, определяющее показатели сердечного ритма. Кардиограф регистрирует активность сердца и фиксирует ее параметры на бумаге. Чтобы оценить их и сделать выводы о состоянии пациента, необходимо расшифровать кардиограмму. Расшифровка ЭКГ выполняется вручную путем сравнения характеристик графика со специальными таблицами или с применением компьютерных программ для интерпретации результатов ЭКГ.
Когда и кому нужно проходить диагностику сердца
Врач назначает это диагностическое исследование в следующих случаях:
- высокое артериальное давление;
- боли в груди, одышка;
- головокружения или обмороки;
- шумы в сердце;
- нарушен сердечный ритм;
- ревматизм;
- диабет.
Электрокардиограмму назначают также при передозировке некоторыми медпрепаратами. ЭКГ является частью обследования во время прохождения диспансеризации, проф. осмотра, беременности, подготовке к операциям.
Это не исчерпывающий перечень случаев, когда необходима ЭКГ. Кроме этого, она выполняется т без направления врача.
Норма ЭКГ: расшифровка показателей
Диаграмма работы сердца – это непрерывная линия с обозначениями и отметками. Расшифровка кардиограммы предполагает анализ этого графика, от правильности которого зависит точность постановки диагноза, а иногда и жизнь пациента. Правильно прочитать ЭКГ могут кардиологи, терапевты, фельдшеры. Технически возможна расшифровка ЭКГ онлайн.
При анализе ЭКГ оценивают расположение и величину:
- сегментов;
- интервалов;
- зубцов.
Для каждого из них существуют строгие нормы, отклонение от которых свидетельствует о нарушении функционирования сердечной мышцы. Делать выводы о патологии должен врач, учитывая данные других обследований, а также текущее состояние больного и условия, при которых проводилась ЭКГ.
Нельзя просто сравнивать отдельные параметры в разных кардиограммах. Оценка всех показателей выполняется комплексно.
Для взрослого человека показатели нормы ЭКГ следующие:
- Частота сердечных сокращений 60-80 ударов в минуту.
- Сердечный ритм синусовый, норма характеризуется равными интервалами PR.
- RR (0,6-1,2 сек) – интервал между верхними точками желудочков, характеризует постоянство сердечных сокращений, дает возможность посчитать их частоту.
- PR интервал норма 120-200 мс.
- Интервал PQ норма 120-200 мс.
- Интервал ST – 320 миллисекунд.
- Интервал QT норма не больше 420 мс.
- Комплекс QRS норма от 60 до 100-120 мс.
- P-зубец – 80 миллисекунд.
- T-зубец – 160 миллисекунд.
- J-зубец: отсутствуют.
Для пациентов электрокардиограмма с расшифровкой оформляется в виде заключения.
Патологии при прохождении ЭКГ
ЭКГ в норме, если все показатели находятся в определенном диапазоне.
В противном случае говорят об отклонении от нормы, но наличие патологии должен констатировать врач. Кардиограмма сердца расшифровка дает возможность выявить следующие патологии:
- Синусовая аритмия позволяет делать вывод о физиологическом нарушении, но является нормой у детей и подростков.
- Мерцательная аритмия может наступать периодически или постоянно, сопровождается ощущением у пациента трепетания сердца, тревожности, паники
- Синусовая брадикардия, когда ЧСС около 50 ударов в минуту, у здоровых людей наблюдается во время сна и у спортсменов.
- Синусовая тахикардия проявляется в превышении нормативного показателя ЧСС (90 ударов в минуту). У здоровых людей временно наблюдается при физическом, эмоциональном напряжении, приеме крепкого кофе, алкоголя, энергетических напитков. О патологии свидетельствует учащенное сердцебиение в покое.
- Экстрасистолия характеризуется хаотичным биением сердца, слишком частым или слишком редким. Пациенты ощущают толчки за грудиной, покалывания, чувствуют пустоту в желудке или внезапный страх.
- Пароксизмальная тахикардия проявляется с периодическим учащенным сердцебиением, при этом пульс может достигать 200-250 ударов в минуту. Длительность приступа может быть от нескольких минут до нескольких суток.
- WPW-синдром сопровождается недостатком воздуха, ощущением остановки сердца на мгновение, сильным сердцебиением.
Самостоятельная расшифровка ЭКГ: алгоритм действий
Алгоритмы анализа кардиограммы обобщают практический опыт и данные, взятые из специальной литературы. Особенно важно показать, как выполняется расшифровка ЭКГ для начинающих свою деятельность студентов, интернов, фельдшеров.
Последовательность действий при самостоятельном анализе результатов ЭКГ:
- Оценивают ритм, его регулярность.
- Интенсивность сокращений сердечной мышцы.
- Определяют электрическую ось сердца или фронтальную проекцию вектора возбуждения желудочков, направление электроволны по желудочкам во время сокращения. Электрическая ось сердца норма от 30° до 70°, направление вниз-вправо.
- Определяют параметры зубца P.
- Анализируют QRS комплекс.
- Определяют параметры сегмента ST.
- Анализируют характеристики зубца T.
- Выполняют анализ характеристик оставшихся интервалов и сегментов.
Как записаться на прием к кардиологу
- Пройти ЭКГ с расшифровкой и получить консультацию квалифицированного врача целесообразно, посетив лечебно-диагностический центр «Лоритом». Постоянные клиенты отмечают следующие преимущества обслуживания:
- Современное диагностическое оборудование, что дает возможность получить точный диагноз и ускорить обследование.
- Пациентов консультируют и сопровождают специалисты с научной степенью, врачи высшей категории, имеющие многолетнюю практику.
- Проведение ЭКГ в клинике или на дому, выдача результата сразу после исследования.
- Прохождение исследования в день обращения или любое удобное время.
Чтобы записаться на прием к кардиологу, достаточно воспользоваться кнопкой обратной связи на сайте клиники Лоритом.
Измерительная рука PMT Alpha Arm P
Документация:
Флаер PMT Alpha Arm P.pdf
PMT Alpha Arm P
Производитель: PMT
Высокая точность и превосходная производительность (контактный метод измерения)
Эта флагманская модель измерительной руки является лидером в области мобильных измерений благодаря своей сверхвысокой точности. Она унаследовала традиции обеспечения стабильности и надежности измерений в любых рабочих условиях. PMT Alpha Arm P помогает клиентам быть впереди конкурентов в области контроля качества и обеспечивать надежность выпускаемой продукции.
| ТОЧНОСТНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ | ||||||||||
| Диапазон измерений (диаметр охвата) | SPAT 1 | EUNI2 | PSIZE 3 | PFORM 4 | LDIA5 | |||||
| 6 осей | 7 осей | 6 осей | 7 осей | 6 осей | 7 осей | 6 осей | 7 осей | 6 осей | 7 осей | |
| 1,5 м | 0,012 мм | — | 0,022 мм | — | 0,007 мм | — | 0,012 мм | — | 0,024 мм | — |
| 2,0 м | 0,016 мм | 0,018 мм | 0,024 мм | 0,026 мм | 0,008 мм | 0,010 мм | 0,015 мм | 0,019 мм | 0,030 мм | 0,038 мм |
| 2,5 м | 0,018 мм | 0,020 мм | 0,026 мм | 0,028 мм | 0,009 мм | 0,011 мм | 0,018 мм | 0,022 мм | 0,032 мм | 0,042 мм |
| 3,0 м | 0,026 мм | 0,032 мм | 0,038 мм | 0,048 мм | 0,012 мм | 0,016 мм | 0,025 мм | 0,032 мм | 0,045 мм | 0,072 мм |
| 3,5 м | 0,036 мм | 0,045 мм | 0,052 мм | 0,061 мм | 0,016 мм | 0,020 мм | 0,034 мм | 0,039 мм | 0,060 мм | 0,088 мм |
| 4,0 м | 0,045 мм | 0,055 мм | 0,063 мм | 0,076 мм | 0,020 мм | 0,026 мм | 0,038 мм | 0,044 мм | 0,077 мм | 0,098 мм |
| 4,5 м | 0,055 мм | 0,065 мм | 0,080 мм | 0,095 мм | 0,028 мм | 0,036 мм | 0,050 мм | 0,065 мм | 0,101 мм | 0,122 мм |
| 1 SPAT | Повторяемость в определенной точке при движении «локтя» руки во всем диапазоне перемещений | |||||||||
| 2 EUNI | Погрешность измерения расстояния между двумя точками относительно номинального значения | |||||||||
| 3 PSIZE | Погрешность измерения диаметра сферы относительно номинального значения | |||||||||
| 4 PFORM | Погрешность измерения формы сферы | |||||||||
| 5 LDIA | Погрешность положения центра сферы (диаметр сферической области, внутри которой лежат центры одной сферы, измеренной с разных сторон, то есть при различных положениях руки) | |||||||||
Интерпретация альфа-значения и p-значения
Март 2017 г.
(Примечание: все предыдущие публикации в категории базовой статистики перечислены справа. Выберите «Вернуться к категориям», чтобы перейти на страницу со всеми публикации, отсортированные по категориям. Выберите эту ссылку для получения информации о программном обеспечении SPC для Excel.)
Альфа- и p-значение. Два часто используемых термина в статистическом анализе. Эти два термина мы слышим довольно часто. Оба используются при проверке гипотез, когда мы пытаемся принять или отвергнуть данную гипотезу. Мы используем их, чтобы решить, является ли регрессионная модель «хорошей» или предикторные переменные «значимыми». Мы используем их, чтобы помочь нам сделать вывод, поступают ли данные из определенного распределения. Или мы используем их, чтобы решить, работают ли два процесса с одним и тем же средним значением или с одним и тем же отклонением. Или мы используем их, чтобы определить, какие переменные в плане эксперимента влияют на переменную отклика. У этого списка нет конца.
Но что на самом деле означают эти два термина? Публикация этого месяца посвящена альфе и p-значению. Тот, который мы выбираем. Другой мы вычисляем.
В этом выпуске:
- Получение данных – всегда есть различия и неопределенность
- Пример
- Альфа
- р-значение
- Использование альфа-канала и p-значения вместе
- Резюме
- Быстрые ссылки
Вы можете скачать версию этой публикации в формате pfd по этой ссылке. Пожалуйста, бесплатно оставьте комментарий в конце публикации.
Получение данных — всегда есть вариации и неопределенность
Вы сталкиваетесь с альфа-значением и значением p, когда берете данные из процесса или процессов, анализируете эти данные и пытаетесь сделать вывод о процессе или процессах, из которых вы взял данные. Например, предположим, что вы хотите узнать, имеет ли характеристика качества (X) в процессе среднее значение 100. Вы берете 20 наблюдений из процесса и измеряете характеристику качества.
Вы берете среднее из этих 20 наблюдений. Это выборочное среднее является оценкой «истинного», но неизвестного среднего значения процесса для X (характеристика качества). Является ли выборочное среднее таким же, как истинное среднее X? Может быть, да, но, вероятно, нет.
Если мы повторим процесс с 20 новыми наблюдениями, будет ли среднее значение второй выборки таким же, как первое? Опять же, может быть, да, но, вероятно, нет. Почему? Поскольку всегда присутствуют вариации, мы не всегда получаем один и тот же результат каждый раз.
Результаты, которые мы получаем, отличаются разнообразием и неопределенностью. Мы пытаемся использовать эти результаты, чтобы принять решение о нашем процессе. Но из-за этой неопределенности у нас есть шанс иногда принять неправильное решение. Два условия, альфа и p-значение, помогают нам справиться с этой неопределенностью.
Пример
В этой публикации мы будем исследовать известную популяцию. Эта популяция состоит из 5000 точек данных, случайно сгенерированных из нормального распределения.
Используемые данные доступны для скачивания по этой ссылке.
Среднее значение этих 5000 точек данных составляет 100,077. Это истинное среднее значение населения; это среднее значение для населения, поскольку для его расчета мы использовали все возможные исходы для населения. Мы будем обозначать эту среднюю совокупность через µ.
Теперь предположим, что мы не знаем истинного среднего, но хотим знать, может ли оно быть 100,077. Мы формулируем нашу нулевую гипотезу (H 0 ) и альтернативную гипотезу (H 1 ) следующим образом: объяснение, см. нашу публикацию о проверке гипотез. Мы берем 20 случайных наблюдений за нашей популяцией. Мы хотим использовать эти 20 наблюдений для оценки средней популяции. Результаты для 20 наблюдений приведены в таблице 1.
Таблица 1: Результаты процесса
| 111,17 | 96.01 |
| 93,67 | 118,09 |
| 90,62 | 111,21 |
| 96,66 | 93,21 |
| 114,85 | 84,5 |
| 92,43 | 117,56 |
| 97,45 | 97,7 |
| 92,62 | 103,36 |
| 94,16 | 114,46 |
| 100,69 | 106,52 |
Среднее значение выборки этих 20 наблюдений составляет 101,3.
Это наша оценка μ, среднего значения для населения. Поскольку в наших результатах есть различия, лучшее, что мы можем сделать, это построить доверительный интервал вокруг среднего значения выборки и посмотреть, находится ли значение 100,077 в этом доверительном интервале. Если это так, мы придем к выводу, что средняя численность населения составляет 100 077 человек. Если интервал не содержит 100,077, мы придем к выводу, что среднее по совокупности не равно 100,077.
Доверительный интервал зависит от трех факторов: уровня значимости (альфа или α), размера выборки (n) и стандартного отклонения (s). Мы выбираем два из них: альфа и размер выборки n.
Давайте немного поговорим об уровне значимости. Уровень значимости — это вероятность отклонения нулевой гипотезы, когда нулевая гипотеза на самом деле верна. Проще говоря, это вероятность того, что вы примете неправильное решение. Использование статистики не удерживает нас от принятия неправильных решений. Наиболее типичное значение уровня значимости (нашего альфа) равно 0,05.
В этом примере мы будем использовать 0,05. Поскольку альфа — это вероятность, она должна быть между 0 и 1. В этом примере мы готовы ошибаться в 5% случаев. Обратите внимание, что вы выбираете значение альфа.
Ниже приведено уравнение для доверительного интервала вокруг среднего значения.
, где z α/2 — показатель z стандартного нормального распределения с хвостовой площадью α/2. В этом примере мы будем использовать нормальное распределение.
20 наблюдений были проанализированы с использованием программного обеспечения SPC for Excel . Часть результатов показана в таблице 2. Среднее значение 20 наблюдений составляет 101,3. Это значение мы собираемся сравнить с нашим гипотетическим средним значением 100,077.
Таблица 2: Результаты
| Среднее | 101,3 |
| Стандартное отклонение (s) | 10. 09 |
| Размер образца | 20 |
| Стандартная ошибка среднего | 2,255 |
| Степени свободы | 19 |
| Альфа | 0,05 |
| г (0,025) | 1,960 |
| Нижний доверительный предел | 96,93 |
| Верхний доверительный предел | 105,77 |
| Гипотетическое среднее | 100.077 |
| с | 0,563 |
| р-значение | 0,5734 |
Таблица содержит доверительный интервал. Нижний доверительный предел составляет 96,93. Верхний доверительный предел составляет 105,77.
Этот интервал содержит наше предполагаемое среднее значение 100,077. Итак, на основе этой выборки мы заключаем, что нулевая гипотеза верна и наша популяция составляет 100,077. Это показано графически на рис. 1 (также часть вывода SPC для Excel).
Рисунок 1: Доверительный интервал
Таблица включает значение альфа, которое мы выбрали (0,05), а также значение z, используемое в приведенном выше уравнении, которое основано на альфа. Мы также видим p-значение 0,5734. Давайте поближе познакомимся с альфой.
Альфа
Мы упомянули, что альфа — это вероятность отклонения нулевой гипотезы, когда она на самом деле верна. Его значение часто составляет 5%. Это означает, что если мы повторим описанный выше процесс взятия 20 наблюдений и построения доверительного интервала каждый раз, 5 раз из 100, доверительный интервал не будет содержать истинное среднее значение 100,077. И мы приняли бы неправильное решение — отвергнуть истинное среднее значение 100,077, хотя на самом деле оно верно.
Процесс был повторен 100 раз для используемой совокупности. Двадцать наблюдений были выбраны случайным образом и построен доверительный интервал. Из этих 100 доверительных интервалов 6 не содержали истинного среднего значения 100,077. Это показано на рисунке 2. Красные доверительные интервалы не содержат истинного среднего значения, и в этих 6 случаях мы приняли бы неправильное решение.
Рисунок 2: 100 доверительных интервалов
Помните, что вы выбираете значение альфы. Вы сами решаете, на какой риск вы готовы пойти. Является ли 5% подходящим риском для любой ситуации? Нет, не все. Возможно, вы имеете дело с чем-то, связанным с безопасностью. Достаточно ли 5% для безопасности? Нет, вы, вероятно, хотите 1% или что-то еще меньше. В других ситуациях вы могли бы согласиться жить с ошибкой 10%. Ключ в том, что вы принимаете решение — вы выбираете значение альфы.
p-значение
Пока мы выбираем значение альфа, p-значение является расчетным значением.
Он рассчитывается по-разному в зависимости от статистической техники, но интерпретация одна и та же. Значение p можно интерпретировать как вероятность получения результата, который является столь же экстремальным или еще более экстремальным, когда нулевая гипотеза верна. Значение p в результатах в таблице 2 составляет 0,5734. Среднее значение выборки равно 101,3. Абсолютное отклонение от среднего составляет |101,3 — 100,077| = 1,223. Это означает, что существует 57,34% вероятность получения выборочного среднего результата, который больше +/- 1,223 от среднего. Поскольку эта вероятность велика, мы заключаем, что нулевая гипотеза верна.
Что, если бы p-значение было маленьким, например 0,03? В этом случае есть только 3% шанс получить этот примерный результат или что-то более экстремальное. Мы бы отвергли нулевую гипотезу.
Другой способ взглянуть на значение p — изучить значение z для выборочного среднего. Помните, что значение z показывает, насколько в стандартных отклонениях значение отличается от среднего.
Значение z для выборочного среднего значения приведено ниже.
Итак, выборочное среднее значение 101,3 составляет 0,563 стандартных отклонения от гипотетического среднего значения. Вероятность получения |z| р-значение 0,5734.
Как значение p меняется со временем для случайных выборок? Оказывается, она варьируется гораздо больше, чем вы думаете. Значения p были рассчитаны для каждой из этих 100 случайных выборок с 20 наблюдениями, показанными на рисунке 2. Максимальное значение p составило 0,982. Минимальное p-значение составило 0,004. Это большой диапазон, если взять 20 случайных наблюдений из одной и той же популяции. Распределение p-значений показано на рисунке 3.
Рисунок 3: Распределение p-значения для 100 случайных выборок
Диаграмма выглядит почти как равномерное распределение. В данном случае это так. При непрерывных данных и предположении, что нулевая гипотеза верна, значения p равномерно распределяются между 0 и 1.
Помните, что значение p измеряет вероятность получения результата, по крайней мере экстремального, как тот, который у нас есть — при условии нулевая гипотеза верна. Он не измеряет вероятность того, что гипотеза верна. Неправильно говорить, что если p-значение равно 10%, вероятность того, что гипотеза верна, равна 10%. Он также не измеряет вероятность отклонения нулевой гипотезы, когда она верна. Так делает альфа.
Использование альфа-канала и p-значения вместе
Итак, как мы можем использовать эти два термина вместе. По сути, вы выбираете значение для альфы. Какую вероятность ошибиться вы хотите использовать? Что вам удобно? Предположим, что альфа = 0,10. Затем вы собираете данные и вычисляете p-значение. Если p-значение больше, чем альфа, вы предполагаете, что нулевая гипотеза верна. Если p-значение меньше альфа, вы предполагаете, что нулевая гипотеза ложна. Что делать, если эти два значения очень близки? Например, возможно, p-значение равно 0,06, а альфа — 0,05.
Это ваш звонок, чтобы сделать в таких случаях. Вы всегда можете выбрать сбор дополнительных данных.
Обратите внимание, что доверительный интервал и значение p всегда приводят к одному и тому же выводу. Если p-значение меньше альфа, то доверительный интервал не будет содержать предполагаемое среднее значение. Если p-значение больше, чем альфа, доверительный интервал будет содержать гипотетическое среднее значение.
Резюме
В этой публикации рассматривается, как интерпретировать альфа-значение и значение p. Альфа, уровень значимости, — это вероятность того, что вы совершите ошибку, отвергнув нулевую гипотезу, хотя на самом деле она верна. Значение p измеряет вероятность получения более экстремального значения, чем то, которое вы получили в результате эксперимента. Если p-значение больше, чем альфа, вы принимаете нулевую гипотезу. Если он меньше альфа, вы отвергаете нулевую гипотезу.
Быстрые ссылки
Программное обеспечение SPC для Excel
Посетите нашу домашнюю страницу
Обучение SPC
Консультации SPC
Информация для заказа
Большое спасибо за то, что прочитали нашу публикацию.
Мы надеемся, что вы найдете его информативным и полезным. Удачных графиков, и пусть данные всегда поддерживают вашу позицию.
С уважением,
Доктор Билл МакНиз
BPI Consulting, LLC
Свяжитесь с нами
P-значение и альфа-канал: в чем разница?
В статистике учащиеся часто путают два термина: p-value и alpha .
Оба термина используются в тестах гипотез, которые представляют собой формальные статистические тесты, которые мы используем, чтобы отвергнуть или не отвергнуть какую-либо гипотезу.
Например, предположим, что мы выдвигаем гипотезу о том, что новая таблетка снижает артериальное давление у пациентов в большей степени, чем текущая стандартная таблетка.
Чтобы проверить это, мы можем провести проверку гипотезы, в которой мы определяем следующие нулевую и альтернативную гипотезы:
Нулевая гипотеза: Нет никакой разницы между новой и стандартной таблетками.
Альтернативная гипотеза: есть разница между новой и стандартной таблетками.
Если мы предположим, что нулевая гипотеза верна, p-значение теста говорит нам о вероятности получения эффекта, по крайней мере столь же значительного, как тот, который мы фактически наблюдали в выборке данных.
Например, предположим, что мы обнаружили, что p-значение проверки гипотезы равно 0,02.
Вот как интерпретировать это значение p: Если бы действительно не было разницы между новой и стандартной таблетками, то в 2% случаев, когда мы проводим эту проверку гипотезы, мы получили бы эффект, наблюдаемый в данных выборки, или больше, просто из-за ошибки случайной выборки.
Это говорит нам о том, что получение фактических данных образца было бы довольно редким, если бы действительно не было разницы между новой и стандартной таблетками.
Таким образом, мы были бы склонны отвергнуть утверждение нулевой гипотезы и заключить, что — это разница между новой и стандартной таблетками.
Но какой порог мы должны использовать, чтобы определить, достаточно ли низко наше p-значение, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу?
Здесь на помощь приходит альфа!
Альфа-уровень
Альфа-уровень проверки гипотезы — это порог, который мы используем, чтобы определить, является ли наше p-значение достаточно низким, чтобы отклонить нулевую гипотезу. Он часто устанавливается равным 0,05, но иногда устанавливается на уровне 0,01 или 0,10.
Например, если мы установим альфа-уровень проверки гипотезы на 0,05 и получим p-значение 0,02, то мы отклоним нулевую гипотезу, поскольку p-значение меньше альфа-уровня. Таким образом, мы пришли бы к выводу, что у нас достаточно доказательств, чтобы сказать, что альтернативная гипотеза верна.
Важно отметить, что альфа-уровень также определяет вероятность ошибочного отклонения истинной нулевой гипотезы.
Например, предположим, что мы хотим проверить, есть ли разница в среднем снижении артериального давления между новой и текущей таблетками.
И предположим, что на самом деле нет разница между двумя таблетками.
Если мы установим альфа-уровень проверки гипотезы на 0,05, это означает, что если мы повторим процесс выполнения проверки гипотезы много раз, мы ожидаем ошибочного отклонения нулевой гипотезы примерно в 5% проверок.
Как выбрать альфа-уровень
Как упоминалось ранее, наиболее распространенный выбор альфа-уровня для проверки гипотезы — 0,05. Однако в некоторых ситуациях, когда неправильные выводы влекут за собой серьезные последствия, мы можем установить альфа-уровень еще ниже, например, 0,01.
Например, в области медицины исследователи обычно устанавливают альфа-уровень равным 0,01, потому что они хотят быть полностью уверенными в надежности результатов проверки гипотезы.
И наоборот, в таких областях, как маркетинг, может быть более распространено устанавливать альфа-уровень на более высоком уровне, например 0,10, потому что последствиями ошибки являются не жизнь и не смерть.