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在 JMP 中计算统计公差区间

在 JMP 中计算统计公差区间

让-弗朗索瓦·米希尔斯¹ 、莎拉·詹森² 、皮埃尔·勒布伦³ 。

¹ 通讯作者， jean-francois.michiels@arlenda.com，荷兰 SA，比利时列日（http://www.arlenda.com )

²杨森生物制剂公司，莱顿，荷兰

³ Holland SA，列日，比利时

统计公差区间有两种。首先，β-期望公差区间是一个统计区间，预期特定比例（β）的总体会落在该区间内。第二种是β-内容γ-置信公差区间，即β比例的总体会落在该区间内，置信水平为γ。这些区间在制药行业中应用广泛。例如，在桥接研究中，β-内容γ-置信公差区间是根据参考过程获得的数据计算的，而β-期望公差区间是根据修改过程获得的数据计算的。如果最新的修改包含在第一个修改中，则修改不会影响过程。根据统计模型，可以使用精确公式、渐近近似或模拟来计算公差区间。对于线性固定效应模型（例如固定方差分析1、线性回归），可以使用分布平台或拟合模型平台在JMP中轻松计算公差区间。针对包含一个随机因子的模型，已经开发并发布了一些公式。然而，由于这些公式尚未在像 JMP 这样用户友好的软件中实现，科学家仍然需要统计学家的帮助来计算它们。在 Janssen 的帮助下，Arlenda 开发并验证了一个 JMP 插件，用于计算包含一个随机因子的模型（例如单因素随机方差分析模型）的公差区间。该插件将帮助科学家自行计算这些公差区间，而统计学家则可以专注于其他复杂的分析。