Cosa mi dicono i miei dati? Distinguere tra un problema di processo e un errore di misurazione utilizzando JMP per visualizzare i risultati.
Christel Kronig, scienziata analitica senior, laboratori Dr. Reddy
I metodi analitici sono fondamentali per supportare lo sviluppo e la produzione farmaceutica. Ma dovremmo sempre fidarci dei dati generati da questi metodi? Quanto si avvicina il risultato del test al valore reale? Comprendere l'errore di misura è essenziale per prendere decisioni basate sui dati: il mio prodotto è stabile? C'è un problema nel mio processo? Il mio prodotto soddisfa le specifiche?
Per valutare l'errore di misura, è necessario raccogliere dati e quindi eseguire calcoli appropriati come bias, precisione, incertezza, ecc. Visualizzare graficamente i risultati può essere estremamente utile. Verranno presentati diversi esempi di valutazione e visualizzazione dell'errore di misura utilizzando diverse piattaforme JMP come Gauge R&R, ANOVA e carte di controllo.
La metodologia di validazione del profilo di accuratezza è un metodo efficace per comprendere l'errore totale di un dato metodo analitico. Un'applicazione di questa metodologia per confrontare le prestazioni di 4 diverse tecniche analitiche per 3 attributi distinti e 4 prodotti diversi sarà presentata in un grafico potente generato utilizzando Graph Builder.
