생물학적 어세이 및 테스트의 통계 분석에 JMP(R) 사용( 2019-EU-45MP-059 )레벨: 중급
직무: 분석가/과학자/엔지니어
Donald McCormack, JMP 기술 지원 엔지니어, SAS
생물학적 분석 및 테스트의 통계 분석은 일반적으로 제약 및 생명 공학 산업에서 수행됩니다. 이는 규제 제출, 표준 운영 절차 개발 및 우수한 제조 관행 유지에 중요한 구성 요소입니다. 이러한 절차를 수행하기 위해 표준이 자주 사용되며 유럽에서는 유럽 약전(생물학적 분석 및 테스트 결과의 통계적 분석) 섹션 5.3(EP 5.3)이 가장 자주 사용되는 표준일 수 있습니다. EP 5.3 및 이와 유사한 문서는 복잡하고 상세한 절차를 수행하기 위한 지침을 제공하는 데 매우 중요하지만 종종 단점이 있습니다. EP 5.3은 컴퓨터 알고리즘을 통해 운영되지 않는 한 오류가 발생하기 쉬운 모든 통계적 추정치에 대해 수작업으로 계산된 값에 의존합니다. 또한 제공된 공식은 데이터 수집 설계가 불균형한 경우와 같은 다른 상황에 대해 반드시 일반화할 수 있는 것은 아닙니다. 공식 개발에 사용된 단순화는 또한 통계적 추정치의 불일치로 이어질 수 있습니다.
이 프레젠테이션에서는 JMP를 사용하여 EP 5.3의 분석을 빠르고 일관되고 정확하게 수행할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이 프로세스를 설명하기 위해 문서의 예가 사용됩니다. EP 5.3의 불일치에 대해 논의하고 대체 분석 방법을 제시합니다. 상대 효능 및 신뢰 구간을 계산하기 위한 JSL 스크립트도 시연됩니다.
탈주데이터 탐색품질과 신뢰성동영상Re: 생물학적 어세이 및 테스트의 통계 분석에 JMP(R) 사용( 2019-EU-45MP-059 )@peer12 , 질문해 주셔서 감사합니다. JMP는 예제 5.1.2에서 제안한 대로 제곱합과 평균 제곱을 계산하는 데 표준 접근 방식을 사용하고 있습니다. 유럽 약전 6.0 (예시에서 데이터가 균형을 이룰 때 계산 결과와 동일한 수작업 계산을 사용하므로 제안됨, 즉, 라틴 광장의 각 셀에 대해 동일한 수의 관찰). 일반적으로 모델에 기인한 변동성을 계산하고 이를 오류(설명되지 않은) 변동성과 비교합니다. 이 비율이 크면 모델이 단순한 노이즈 이상이라고 믿을 만한 이유가 있습니다. 우리는 평균 제곱으로 작업하고 있으므로 각 통계를 생성하는 데 들어가는 정보의 양에 따라 모든 것이 조정되고 사물이 비교 가능합니다. 진행 상황과 분산 분석(ANOVA)과 관련된 계산에 대한 보다 자세한 버전, 여기에서 찾을 수 있습니다 . 설명은 몇 페이지에 걸쳐 있습니다. 대부분의 통계 입문 책에서도 유사한 자료를 찾을 수 있지만 NIST/Sematech 핸드북은 통계 전문 용어를 최소화하고 비통계학자의 관점에서 설명하려고 합니다.
Re: 생물학적 어세이 및 테스트의 통계 분석에 JMP(R) 사용( 2019-EU-45MP-059 )안녕하세요,
이것이 어떻게 계산되었는지 명확하지 않습니다.
Re: 생물학적 어세이 및 테스트의 통계 분석에 JMP(R) 사용( 2019-EU-45MP-059 )안녕 돈,
잘 했어.
그러나 EP 사용자의 경우 이러한 예는 품질 관리에서 실제 일반 사용자가 따르기가 매우 어렵습니다. 예 5.1.2에서 JMP를 사용하여 Ps, PT, HL 및 역가의 최종 추정과 같은 다양한 매개변수가 어떻게 계산되었는지 설명할 수 있다면 좋을 것입니다.
QC 실험실에서 이러한 계산을 수행하기 위해 JMP를 구입하려면 사용에 대해 더 자세히 설명했어야 합니다.
누군가가 5.1.2 예제를 단계별로 더 자세히 설명할 수 있다면 의무가 있습니다.
문안 인사
