こんにちは、
私は現在、分析方法、より具体的には方法の堅牢性を検証しています。 開発中にメソッドの堅牢性を評価する必要がありましたが、この古いものについては実行されていません。
メソッドの堅牢性を評価するために、いくつかの HPLC 係数を使用してプラケット バーマン デザインを実行し、応答として検体の濃度を取得します。
メソッドがロバストであるかどうかを調べるために、モンテカルロ シミュレーション パラメーターを予想される範囲に設定し、仕様を目標濃度の約 2 % に設定します (変動が 2.0 % 未満の場合、結果は類似していると見なされます)。
20,000 回の実行でシミュレーションを開始すると、7% の不良率が得られます。 私の問題は、モデルの R² が約 0.9 であり、結果の 90% しかモデルで説明できないことです。
したがって、私の質問は次のとおりです。モデルの精度の欠如によって 6% の効果率を説明できる可能性はありますか? 場合によっては、この不良率をどのように解釈すれば、この不良率を適切に解釈できますか? 考慮すべき統計的基準はありますか?
ご助力ありがとうございます
測定システムの再現性または再現性を確認しましたか? 複製ポイントはありますか？ もしそうなら、あなたのレプリケートの変動性はあなたのモデルのエラー分散とどのように比較されますか? 同じアイテムを繰り返し測定したことがありますか? もしそうなら、反復測定の変動性は、モデルの誤差分散とどのように比較されますか? 複製の分散や再現性の分散がモデルの誤差の分散と大きさが類似している場合、現在の測定システムではより適切なモデルを決定できない可能性があります。
