@andrewtkarl Vielen Dank, dass Sie uns darauf aufmerksam gemacht haben. Wir werden dies prüfen und Ihnen mitteilen, wofür wir uns entscheiden.
@andrewtkarl Können Sie uns auf die Referenz verweisen, die Sie erwähnt haben? „Statistics for Biotechnology Process“ und andere relevante Pharma-Leitlinien, die wir bei unserer Untersuchung nutzen können?
Was hat Sie zu dieser Wunschliste inspiriert?
Ich versuche, eine pharmazeutische Stabilitätsanalyse mit Fit Mixed anzupassen (wie z. B. in „Statistik für die Entwicklung biotechnologischer Prozesse“ beschrieben). Ich kann die entsprechende SAS-Analyse jedoch nicht replizieren, da die genehmigte Methodik den SAS-Standard für DDFM (CONTAIN) verwendet. Die aktuelle, in JMP fest codierte Variante von Kenward Roger (die genau und der analogen PROC MIXED-Ausgabe ähnlich zu sein scheint) liefert mir volatile DF-Schätzungen, die die aktuelle Implementierung in JMP unbrauchbar machen. Ich verstehe die Vorteile von KR, aber dies ist ein festgelegtes Verfahren (ähnlich wie die entsprechende Stabilitätsanalyse mit festen Effekten in der Degradation-Plattform), das ich anpassen muss.
Welche Verbesserung würden Sie gerne sehen?
Fügen Sie mindestens eine der anderen DDFM-Optionen ähnlich zu PROC MIXED für „Fit Mixed“ und/oder „Fit Least Squares“ hinzu.
Warum ist diese Idee wichtig?
Dies ist eine gängige Anwendung für Pharmakunden und sie müssen möglicherweise stattdessen SAS verwenden.
An der Unterstützung für DDFM=CONTAIN wird in JMP Pro 19 in Fit Mixed/GLMM gearbeitet.
