私のデータは何を教えてくれるのでしょうか? JMPを使用してプロセスの問題と測定エラーを区別し、結果を視覚化します
Christel Kronig、Dr. Reddy's Laboratories 上級分析科学者
分析方法は医薬品の開発と製造をサポートする上で非常に重要です。しかし、これらの方法で生成されたデータを常に信じるべきでしょうか?テスト結果は実際の真の値にどの程度近いのでしょうか?測定誤差を理解することは、データに基づいて適切な意思決定を行うために不可欠です。つまり、製品は安定していますか?私のプロセスに問題があるのでしょうか?私の製品は仕様を満たしていますか?
測定誤差を評価するには、データを収集する必要があり、その後、バイアス、精度、不確実性などの適切な計算を実行できます。結果をグラフィカルに視覚化すると、非常に強力になります。ゲージ R&R、ANOVA、管理図などのいくつかの JMP プラットフォームを使用して、測定誤差の評価と視覚化の例をいくつか紹介します。
精度プロファイル検証手法は、特定の分析手法の合計誤差を理解する強力な方法です。この方法論を適用して、3 つの個別の属性と 4 つの異なる製品に対する 4 つの異なる分析手法のパフォーマンスを比較すると、グラフ ビルダーを使用して生成された 1 つの強力なグラフで表示されます。
