Intervalle de confiance supérieur de l’écart type pour l’analyse des composantes de varianceVeuillez envisager d'ajouter un intervalle de confiance supérieur pour l'écart type au résultat de l'analyse des composantes de variance dans la plateforme Ajuster le modèle.Les lignes directrices de l'ICH Q14 contiennent des critères d'acceptation liés à l'intervalle de confiance supérieur de 95 % de la précision intermédiaire lors de la validation du test.
Actuellement, la variance, l'IC à 95 % de la variance et l'écart type (estimation ponctuelle) sont calculés.L'écart par rapport au VCA est utilisé en dehors de JMP pour calculer manuellement la valeur de précision intermédiaire (CI supérieur de l'écart type).
Analyse et modélisation des données de baseModélisation prédictive et apprentissage automatiqueObjet : Intervalle de confiance supérieur de l'écart type pour l'analyse des composantes de varianceOui! Merci @SamGardner cette expérience est ce que je décrivais.Actuellement, un plan factoriel fractionnaire est utilisé, puis dans la plateforme Fit Model (à partir de votre exemple), l'instrument, l'analyste et la préparation d'échantillon seraient définis comme facteurs aléatoires pour compléter le VCA.À l'avenir, il serait idéal de déterminer le nombre approprié de préparations et de répétitions pour obtenir la variabilité totale souhaitée 
Objet : Intervalle de confiance supérieur de l'écart type pour l'analyse des composantes de variance@Michelle_Ricci merci pour cette idée.J'ai participé à la rédaction de l'USP <1220> qui intègre les mêmes idées que l'ICH Q14, donc je pense que je comprends la nécessité.C'est le type de problème que je pense que nous devrions essayer de résoudre, et voici un exemple :
Une expérience est réalisée en faisant varier les paramètres suivants
- Instrument : Instrument 1, Instrument 2, Instrument 3
- Analyste : Analyste 1, Analyste 2, Analyste 3
- Préparation des échantillons : Préparation 1, Préparation 2, Préparation 3
- Répéter la mesure : Répétition 1, Répétition 2, Répétition 3
Instrument et Analyst seraient croisés, Sample Prep serait imbriqué dans le niveau (Instrument x Analyst) et Replicate serait imbriqué dans Sample Prep.
La variation totale estimée serait
(s_total)^2 = (s_analyst)^2 + (s_instrument)^2 + (s_instrumentXanalyst)^2 + (s_sampleprep)^2 / n_preps + (s_replicate)^2 / n_reps
Notez que n_preps et n_reps devraient être spécifiés et, idéalement, ces données pourraient être utilisées pour déterminer le nombre approprié de préparations et de répétitions afin d'obtenir la variabilité totale souhaitée.
L'estimation ci-dessus devrait également avoir un intervalle de confiance associé pour que cette fonctionnalité soit complète.
Faites-moi savoir si vous pensez que cela correspond au type de problème que nous devrions examiner.
Objet : Intervalle de confiance supérieur de l'écart type pour l'analyse des composantes de variance - Statut modifié en : EnquêteObjet : Intervalle de confiance supérieur de l'écart type pour l'analyse des composantes de variance - Statut modifié en : Reconnu@Michelle_Ricci - Merci pour votre suggestion! Nous avons pris en compte votre demande et la prendrons en considération.
Ré: Intervalle de confiance supérieur de l'écart type pour l'analyse des composantes de la variance@Sarah-Sylvestre @SamGardner
Est-ce que cela est déjà implémenté dans JMP ? Nous aimerions l'utiliser pour évaluer la précision lors de la validation de la méthode analytique.
Ré: Intervalle de confiance supérieur de l'écart type pour l'analyse des composantes de la variancePas encore @ExactOkapi626 , mais les informations supplémentaires fournies par @Michelle_Ricci sont très utiles. Merci !
Objet : Écart type : intervalle de confiance supérieur pour l'analyse des composantes de la variance – Statut modifié : Reconnu
