Intervalo de confianza superior de la desviación estándar para el análisis de componentes de varianzaConsidere agregar un intervalo de confianza superior para la desviación estándar al resultado del análisis de componentes de varianza en la plataforma Ajustar modelo.La guía en ICH Q14 contiene criterios de aceptación relacionados con el intervalo de confianza superior del 95 % de la precisión intermedia durante la validación del ensayo.
Actualmente se calcula la varianza, el IC del 95% de la varianza y la desviación estándar (estimación puntual).La varianza del VCA se utiliza fuera de JMP para calcular manualmente el valor de precisión intermedia (CI superior de la desviación estándar).
Análisis y modelado de datos básicosModelado predictivo y aprendizaje automáticoAsunto: Intervalo de confianza superior de desviación estándar para el análisis de componentes de varianza¡Sí! Gracias @SamGardner ese experimento es lo que estaba describiendo.Actualmente, se utiliza un diseño factorial fraccionado y luego, en la plataforma Fit Model (de su ejemplo), la preparación del instrumento, el analista y la muestra se establecerían como factores aleatorios para completar el VCA.En el futuro, sería ideal determinar el número apropiado de preparaciones y repeticiones para obtener la variabilidad total deseada 
Asunto: Intervalo de confianza superior de desviación estándar para el análisis de componentes de varianza@Michelle_Ricci gracias por esta idea.Estuve involucrado en la redacción de la USP <1220>, que incorpora las mismas ideas que ICH Q14, así que creo que entiendo la necesidad.Este es el tipo de problema que creo que deberíamos intentar abordar, y este es un ejemplo:
Un experimento se realiza variando los siguientes parámetros.
- Instrumento: Instrumento 1, Instrumento 2, Instrumento 3
- Analista: Analista 1, Analista 2, Analista 3
- Preparación de muestra: Preparación 1, Preparación 2, Preparación 3
- Repetir medición: Rep 1, Rep 2, Rep 3
Instrumento y Analista se cruzarían, y Sample Prep se anidaría en el nivel (Instrumento x Analista), y Replicate se anidaría dentro de Sample Prep.
La variación total estimada sería
(s_total)^2 = (s_analyst)^2 + (s_instrument)^2 + (s_instrumentXanalyst)^2 + (s_sampleprep)^2 / n_preps + (s_replicate)^2 / n_reps
Tenga en cuenta que sería necesario especificar n_preps y n_reps, e idealmente estos datos podrían usarse para determinar el número apropiado de preparaciones y repeticiones para obtener la variabilidad total deseada.
La estimación anterior también necesitaría tener un intervalo de confianza asociado para que esta característica sea completa.
Déjeme saber si cree que esto está en línea con el tipo de problema que deberíamos analizar.
Asunto: Intervalo de confianza superior de desviación estándar para el análisis de componentes de varianza - Estado cambiado a: InvestigandoAsunto: Intervalo de confianza superior de desviación estándar para el análisis de componentes de varianza: estado cambiado a: Reconocido@Michelle_Ricci - ¡Gracias por su sugerencia! Hemos capturado su solicitud y la tomaremos en consideración.
Re: Intervalo de confianza superior de la desviación estándar para el análisis de componentes de la varianza@Sarah-Sylvestre @SamGardner
¿Esto ya está implementado en JMP? Nos gustaría usarlo para evaluar la precisión durante la validación de métodos analíticos.
Re: Intervalo de confianza superior de la desviación estándar para el análisis de componentes de la varianzaTodavía no @ExactOkapi626 , pero la información adicional proporcionada por @Michelle_Ricci es muy útil. ¡Gracias!
Re: Intervalo de confianza superior de la desviación estándar para el análisis de componentes de varianza - Estado cambiado a: Reconocido
