Oberes Konfidenzintervall der Standardabweichung für die VarianzkomponentenanalyseBitte erwägen Sie, der Ausgabe der Varianzkomponentenanalyse in der Fit Model-Plattform ein oberes Konfidenzintervall für die Standardabweichung hinzuzufügen.Die Leitlinien in ICH Q14 enthalten Akzeptanzkriterien im Zusammenhang mit dem oberen 95 %-Konfidenzintervall der mittleren Präzision während der Assay-Validierung.
Derzeit werden die Varianz, das 95 %-KI der Varianz und die Standardabweichung (Punktschätzung) berechnet.Die Abweichung vom VCA wird außerhalb von JMP verwendet, um den Zwischenpräzisionswert (oberes KI der Standardabweichung) manuell zu berechnen.
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Oberes Konfidenzintervall der Standardabweichung für die VarianzkomponentenanalyseJa! Danke @SamGardner Dieses Experiment habe ich beschrieben.Derzeit wird ein fraktioniertes faktorielles Design verwendet, dann würden in der Fit Model-Plattform (aus Ihrem Beispiel) Instrument, Analyst und Probenvorbereitung als Zufallsfaktoren festgelegt, um den VCA zu vervollständigen.Für die Zukunft wäre es ideal, die angemessene Anzahl an Vorbereitungen und Wiederholungen zu bestimmen, um die gewünschte Gesamtvariabilität zu erreichen 
Betreff: Oberes Konfidenzintervall der Standardabweichung für die Varianzkomponentenanalyse@Michelle_Ricci Danke für diese Idee.Ich war an der Erstellung von USP <1220> beteiligt, das die gleichen Ideen wie ICH Q14 beinhaltet, daher denke ich, dass ich die Notwendigkeit verstehe.Dies ist ein Problem, das wir meiner Meinung nach angehen sollten. Dies ist ein Beispiel:
Ein Experiment wird durch Variation der folgenden Parameter durchgeführt
- Instrument: Instrument 1, Instrument 2, Instrument 3
- Analyst: Analyst 1, Analyst 2, Analyst 3
- Probenvorbereitung: Vorbereitung 1, Vorbereitung 2, Vorbereitung 3
- Messung wiederholen: Wiederholung 1, Wiederholung 2, Wiederholung 3
„Instrument“ und „Analyst“ wären gekreuzt und „Probenvorbereitung“ wäre auf der Ebene (Instrument x Analyst) verschachtelt, und „Replizieren“ wäre innerhalb von „Probenvorbereitung“ verschachtelt.
Die geschätzte Gesamtvariation wäre
(s_total)^2 = (s_analyst)^2 + (s_instrument)^2 + (s_instrumentXanalyst)^2 + (s_sampleprep)^2 / n_preps + (s_replicate)^2 / n_reps
Beachten Sie, dass n_preps und n_reps angegeben werden müssten. Idealerweise könnten diese Daten verwendet werden, um die entsprechende Anzahl von Preps und Reps zu bestimmen, um die gewünschte Gesamtvariabilität zu erhalten.
Zur Vervollständigung dieser Funktion müsste die obige Schätzung auch über ein zugehöriges Konfidenzintervall verfügen.
Lassen Sie es mich wissen, wenn Sie der Meinung sind, dass dies mit der Art des Problems übereinstimmt, mit dem wir uns befassen sollten.
Betreff: Oberes Konfidenzintervall der Standardabweichung für die Varianzkomponentenanalyse – Status geändert in: UntersuchenBetreff: Oberes Konfidenzintervall der Standardabweichung für die Varianzkomponentenanalyse – Status geändert in: Bestätigt@Michelle_Ricci - Danke für deinen Vorschlag! Wir haben Ihre Anfrage erfasst und werden sie prüfen.
Betreff: Oberes Konfidenzintervall der Standardabweichung für die Varianzkomponentenanalyse@Sarah-Sylvestre @SamGardner
Ist dies bereits in JMP implementiert? Wir möchten es zur Bewertung der Präzision bei der Validierung analytischer Methoden verwenden.
Betreff: Oberes Konfidenzintervall der Standardabweichung für die VarianzkomponentenanalyseNoch nicht , @ExactOkapi626 , aber die zusätzlichen Informationen von @Michelle_Ricci sind sehr hilfreich. Danke!
Betreff: Oberes Konfidenzintervall der Standardabweichung für die Varianzkomponentenanalyse – Status geändert in: Bestätigt
