如何利用模型的變異性來評估缺陷率和整體缺陷率？你好，
我目前正在驗證一種分析方法，更具體地說是該方法的穩健性。 我們應該在開發過程中評估方法的穩健性，但對於這個舊方法，尚未執行。
為了評估此方法的穩健性，我們使用多個 HPLC 因子進行門襟設計，並得到分析物濃度作為反應。
為了研究方法是否穩健，我們使用蒙特卡羅模擬將參數設定為目標濃度 2% 左右的預期範圍和規格（我們認為如果變化小於 2.0%，則結果相似）。
我們從 20 000 次運行開始進行模擬，得到的缺陷率為 7%。 我的問題是模型的 R² 約為 0.9，那麼模型只能解釋 90% 的結果。
因此我的問題是：6% 的有效率是否可以用模型缺乏精確度來解釋？ 萬一，如何解釋這個缺陷率呢？ 是否有任何統計標準需要考慮？
非常感謝您的幫助
Re: 如何利用模型的變異性來評估缺陷率和整體缺陷率？您是否檢查過測量系統的再現性或重複性？ 你有任何重複的點嗎？ 如果是這樣，您的重複資料的變異性與模型中的誤差變異數相比如何？ 您是否曾對同一項目進行重複測量？ 如果是這樣，重複測量的變異性與模型中的誤差變異數相比如何。 如果重複變異數和/或重複性變異數的大小與模型的誤差變異數相似，則目前測量系統可能無法確定更好的模型。
