データは何を教えてくれるのでしょうか？JMPを使って結果を視覚化し、プロセスの問題か測定エラーかを区別しましょう。
クリステル・クロニグ、ドクター・レディーズ・ラボラトリーズ上級分析科学者
分析手法は医薬品の開発と製造を支える上で極めて重要です。しかし、これらの手法によって生成されたデータを常に信頼してよいのでしょうか？試験結果は実際の真値とどの程度近いのでしょうか？測定誤差を理解することは、データに基づいた適切な意思決定を行う上で不可欠です。製品は安定しているでしょうか？プロセスに問題はないでしょうか？製品は仕様を満たしているでしょうか？
測定誤差を評価するには、データを収集し、バイアス、精度、不確実性などの適切な計算を行う必要があります。結果をグラフで視覚化することは非常に効果的です。ゲージR&R、分散分析、管理図など、JMPの様々なプラットフォームを用いて、測定誤差の評価と視覚化の事例をいくつか紹介します。
精度プロファイル検証法は、特定の分析法における総誤差を理解するための強力な方法です。この方法論を適用し、3つの異なる特性と4つの異なる製品について4つの異なる分析手法の性能を比較します。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、その性能を示します。
