Calcul des intervalles de tolérance statistique dans JMP
Jean-François Michiels1, Sarah Janssen2, Pierre Lebrun3.
1 Auteur correspondant, jean-francois.michiels@arlenda.com, Holland SA, Liège, Belgique (http://www.arlenda.com )
2 Janssen Biologics, Leyde, Pays-Bas
3 Holland SA, Liège, Belgique
Il existe deux types d'intervalles de tolérance statistiques. Le premier est l'intervalle de tolérance bêta-espérance, un intervalle statistique dans lequel une proportion spécifiée (bêta) de la population est censée se situer. Le second est l'intervalle de tolérance gamma-contenu bêta, un intervalle dans lequel une proportion bêta de la population se situe, avec un niveau de confiance gamma. Ces intervalles sont largement utilisés dans l'industrie pharmaceutique. Par exemple, dans les études de transition, un intervalle de tolérance gamma-contenu bêta est calculé sur les données obtenues avec un procédé de référence, tandis que l'intervalle de tolérance bêta-espérance est calculé sur les données obtenues avec un procédé modifié. Si ce dernier est inclus dans le premier, la modification n'affecte pas le procédé. Selon les modèles statistiques, les intervalles de tolérance peuvent être calculés à l'aide de formules exactes, d'approximations asymptotiques ou de simulations. Pour les modèles linéaires à effets fixes (par exemple, ANOVA 1 fixe, régression linéaire), les intervalles de tolérance peuvent déjà être facilement calculés dans JMP à l'aide de la plateforme de distribution ou de la plateforme de modèles d'ajustement. Des formules ont été développées et publiées pour les modèles à un facteur aléatoire. Cependant, les scientifiques ont toujours besoin de l'aide de statisticiens pour les calculer, car ces formules ne sont pas implémentées dans des logiciels conviviaux comme JMP. Avec l'aide de Janssen, un module complémentaire JMP permettant de calculer les intervalles de tolérance pour les modèles à un facteur aléatoire, tels qu'une ANOVA aléatoire à un facteur, a été développé et validé par Arlenda. Ce module complémentaire aidera les scientifiques à calculer eux-mêmes ces intervalles de tolérance, tandis que les statisticiens pourront se concentrer sur d'autres analyses complexes.
