Prüfung auf Poolbarkeit aller Faktoren und Faktorkombinationen“ in der Stabilitätsextrapolation nach ICH. Wie mache ich das in JMP?Gemäß der ICHQ1E-Richtlinie „Abschnitt B.3.2.2 Testen der Poolbarkeit aller Faktoren und Faktorkombinationen“ können alle Faktorkombinationen zum Testen der Poolbarkeit verwendet werden. Wenn andere Faktoren wie Packungsgröße und Ausrichtung in die Poolbarkeit und Modellauswahl einbezogen werden müssen, wie geht das in JMP? Haben wir die Möglichkeit, diese Analyse in JMP unter Berücksichtigung anderer Faktoren durchzuführen?
MassenanpassungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Prüfung auf Poolfähigkeit aller Faktoren und Faktorkombinationen“ in der Stabilitätsextrapolation nach ICH. Wie macht man das in JMP?Ich werde das Big Class-Beispiel verwenden, das mit JMP installiert wird. Ich möchte die lineare Beziehung zwischen :weight und :height modellieren. Hinzu kommen die Faktoren :age und :sex. Ich gebe diese Terme in das Modell ein, um ihre Wirkung zu testen. Ich kreuze :age und :sex mit :height, um die Interaktionsterme zu erzeugen. Diese Begriffe testen, ob der :height-Effekt vom :age oder :sex abhängt.
Hier die ersten Ergebnisse:
Wir würden dann den Leitlinien für Q1A und Q1E folgen und zuerst Terme höherer Ordnung testen. Wir eliminieren zuerst den am wenigsten signifikanten Term (dh den höchsten p-Wert) und gehen Schritt für Schritt vor. Dann könnten wir zu einem Modell wie diesem zur Interpretation und Vorhersage gelangen:
Ein solches Ergebnis ist ein Beweis dafür, dass die Daten über :sex- und :age-Gruppen hinweg zusammengefasst werden können, aber es gibt einen Unterschied zwischen ihnen :Altersgruppen.
Betreff: Prüfung auf Poolfähigkeit aller Faktoren und Faktorkombinationen“ in der Stabilitätsextrapolation nach ICH. Wie macht man das in JMP?Danke Markus für die Lösung. Ja, ich stimme dem Punkt vollkommen zu und war die erste Wahl für die Modellauswahl in JMP, wie Sie es beschreiben. Bitte lassen Sie sich vorschlagen, wie ANCOVA mit Multifaktor in JMP durchgeführt werden kann. In ähnlicher Weise gibt es bei mehreren Faktoren eine größere Anzahl möglicher Kombinationen zum Vergleichen von Steigung und Intercept-Signifikanz zwischen Chargen. Ich beziehe mich auf den unten genannten Artikel (Link). Leider habe ich keine gedruckte Kopie dieses Artikels. https://www.yumpu.com/en/document/read/7434354/shelf-life-estimation-for-multifactor-stability-studies-drug-information-
Bitte vorschlagen. Hoffe, dieser Artikel wird helfen, meine Frage zu erklären.
Grüße.
rsomankar
Betreff: Prüfung auf Poolfähigkeit aller Faktoren und Faktorkombinationen“ in der Stabilitätsextrapolation nach ICH. Wie macht man das in JMP?Ich denke, dass Sie das Beispiel direkt um Batch-Poolability erweitern können. Verwenden Sie Tests für die Faktoren und ihre Wechselwirkungen mit der Zeit. Wenn sie nicht signifikant sind, können Sie die Daten über alle Faktorstufen hinweg zusammenfassen. Wenn die Wechselwirkung signifikant ist, müssen Sie diesen Faktor und diese Wechselwirkung im Modell belassen. Sie können den Prediction Profiler verwenden, um das Ablaufdatum zu bestimmen, nachdem Sie das endgültige Modell ausgewählt haben.
Verwenden Sie Analysieren > Modell anpassen. Wählen Sie die Datenspalten für Zeit und Faktoren aus, klicken Sie auf Makros und wählen Sie Factorial to Degree aus. Klicken Sie auf Ausführen. Entfernen Sie Begriffe, die Ihrer Meinung nach nicht signifikant sind, und beginnen Sie zuerst mit Interaktionen. Unterbrechen Sie die Modellhierarchie nicht.
