Die JMP 16 DOE-Plattform ermöglicht die Integration von Nachweisgrenzen in Spaltenattribute. Diese können während der Modellierung mithilfe der JMP Pro Generalized Regression-Plattform automatisch angewendet werden. In dieser Präsentation demonstriert Laura diese neue Funktion und erläutert die Auswirkungen von Nachweisgrenzen auf die Datenanalyse.
Bei der Suche nach sehr geringen Mengen einer Substanz sind wir häufig durch die verwendete Technologie eingeschränkt. Es könnte etwas da draußen geben, das wir einfach nicht erkennen können. Diese sogenannte Nachweisgrenze ist eine gute Orientierungshilfe für die Erkennung geringer Konzentrationen einer Substanz in kritischen Situationen, etwa bei der Bestimmung des Beginns einer Infektion im Zeitverlauf oder bei der korrekten Identifizierung einer geringen Menge einer Verunreinigung. Das Ignorieren der Nachweisgrenze bei der Datenanalyse kann ernste Folgen haben, da grundlegende Statistiken wie Mittelwerte und Konfidenzintervalle verzerrt und irreführend werden. Auch das Modellieren der Daten mit falschen Annahmen auf Grundlage der Nachweisgrenze kann zu falschen Modellen führen. Nachweisgrenzen werden in zahlreichen industriellen Anwendungen eingesetzt, etwa in der Pharmaindustrie, der chemischen Herstellung, der analytischen Chemie und der Entwicklung diagnostischer Tests.
