Guten Tag: Ich habe eine Frage zur Stabilitätsanalyseplattform in JMP.
Für diejenigen unter Ihnen, die mit der Stabilitätsanalyse nicht vertraut sind (im Analysieren/Zuverlässigkeit und
Überleben/Abbau Menü) in der Pharmaindustrie, in seiner Grundform ist es ANCOVA mit einem
kategorialer Faktor (Charge) und eine Kovariate (Zeit). Aus Sicht der Modellauswahl und beginnend mit dem
Beim vollständigen Modell besteht die Idee darin, den Interaktionsterm (Batch*Zeit) zu testen. Wenn der p-Wert <0,25 ist, dann das endgültige Modell
Zur Schätzung der Haltbarkeit wird „Modell 1“ verwendet (einschließlich der Begriffe „Charge“, „Zeit“ und „Charge*Zeit“), wie unten beschrieben.
Alpha ist für stapelbezogene Begriffe auf 0,25 (eine gesetzliche Anforderung) festgelegt, um die Leistung zur Erkennung von Unterschieden zu erhöhen
zwischen den Chargen.
Unter „Hilfe“ sehe ich Folgendes.
„Wenn Modell 1 (unterschiedliche Steigungen und unterschiedliche Achsenabschnitte) zur Schätzung des Ablaufdatums verwendet wird, wird der MSE (mittlerer quadratischer Fehler) nicht über die Chargen hinweg zusammengefasst. Vorhersageintervalle werden für jede Charge anhand individueller mittlerer Fehlerquadrate berechnet, und das Intervall, das die Spezifikationsgrenze zuerst überschreitet, wird zur Schätzung des Verfallsdatums verwendet.“ Meine Frage ist diese (ich habe diese Frage auch an JMP gestellt); Warum nicht für Modell 1 (wie oben definiert) die gepoolte MSE verwenden?
Die Antwort von JMP war: „Unser Entwicklungsteam hat sich dafür entschieden, Chows Codes zu übernehmen.“ Ich glaube auch, dass diese Methode implementiert wurde, um die Konsistenz mit den Ergebnissen eines SAS-Makros namens STAB zu gewährleisten, das von FDA-Forschern geschrieben wurde.“
In der JMP-Hilfe verweisen sie auf: Chow, Shein-Chung. (2007), Statistisches Design und Analyse von Stabilitätsstudien.
Ich habe keine Kopie des Textes, auf den verwiesen wird, und die erwähnten FDA-Makros sind mittlerweile Jahrzehnte alt.
Kann mir jemand unter der Annahme einer Homogenität der Varianz erklären, warum die gepoolte MSE in diesem Fall nicht geeignet ist (aber sie wird in den beiden anderen berücksichtigten Modellen verwendet: Gemeinsamer Schnittpunkt/Gemeinsame Steigung, Unterschiedliche Schnittpunkte/Gemeinsame Steigung)?
Ich verwende JMP v13 (und das war auch in früheren Versionen so).
Mit freundlichen Grüße
Es liegt in der Version 17.0 vor. Sehen Sie sich den Screenshot mit dem neuen Kontrollkästchen im Startdialog an, der diese neue Funktion aktiviert
Hallo Charlie: Es ist in Version 17 (17.0.0) enthalten. Wirklich gute Nachrichten.
Hallo Sam,
Das sind gute Nachrichten.
War die gepoolte MSE-Implementierung in JMP Version 17 enthalten oder wird sie in einer Unterversion 17 (z. B. 17.2, 17.3 usw.) enthalten sein oder wird sie in Version 18 enthalten sein?
Danke
Charlie
Das sind in der Tat hervorragende Neuigkeiten! Vielen Dank, Sam, für den Hinweis und dafür, dass Sie die Stabilitätsplattform von JMP so angepasst haben, dass sie mit der besten statistischen Praxis und den Leitlinien der Agentur/ICH (ICH Q1E) übereinstimmt.
Mit freundlichen Grüße,
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Ich freue mich, Ihnen mitteilen zu können, dass wir planen, die Verwendung der gepoolten MSE in der Stability-Plattform für die nächste Version von JMP zu implementieren.
Die Verwendung des gepoolten MSE ist bei unterschiedlichen Steigungen und unterschiedlichen Schnittpunkten nicht unbedingt ungeeignet, es entspricht lediglich nicht der Art und Weise, wie es in der Stabilitätsplattform in JMP implementiert wurde. Wie bereits erwähnt: „Unser Entwicklungsteam hat sich dafür entschieden, Chows Codes zu übernehmen.“ Ich glaube auch, dass diese Methode implementiert wurde, um die Konsistenz mit den Ergebnissen eines SAS-Makros namens STAB zu gewährleisten, das von FDA-Forschern geschrieben wurde.“
Wenn der Analyst diese Daten jedoch lieber mit einem gepoolten MSE analysieren möchte, ist dies der Ansatz, den die Fit-Modell-Plattform „Standard Least Squares Personality“ verwendet. Ein Beispiel für eine ANCOVA unter Verwendung der Fit Model-Plattform finden Sie im JMP-Buch „Fitting Linear Models“: Beispiel einer Kovarianzanalyse mit ungleichen Steigungen .
