如何使用方差成分分析计算 ICH 精度你好
我正在尝试执行方差成分分析（使用 JMP 18.0.2）来计算 ICH 精度数据的 %CV 值，更具体地说是计算（a）重复性、（b）中间精度和（c）再现性。
该研究由 2 名操作员进行，在 2 个不同场合对 5 种不同样品浓度进行了 3 次重复测量。
如果有人能帮我进行正确的分析以获取 ICH 精度数据，我将不胜感激。我尝试过使用变异性/属性量表图表，并使用 REML 和贝叶斯分析进行嵌套分析。我应该使用哪种方法进行分析？我还意识到结果会受到模型类型（嵌套或交叉）的影响。我应该使用 REML 还是贝叶斯？我应该使用嵌套还是交叉？运算符应该嵌套在场合下，还是场合应该嵌套在运算符下？
任何帮助都将不胜感激。
谢谢。
此致
对她来说
高级统计建模基础数据分析与建模质量与工艺工程回复：如何使用方差成分分析计算 ICH 精度我对你的数据集的结构感到疑惑。行并非通过“场合”、“操作符”和“重复”的组合唯一标识。换句话说，操作符 #1 怎么能在同一个“场合”测量 5 次相同的“重复”？
回复：如何使用方差成分分析计算 ICH 精度从您描述的情况来看，操作员、场合和样本似乎都是交叉的（每个操作员都会看到每个场合和每个样本），并且重复会嵌套（我不知道您为什么称之为重复？）。因此，您的模型应该是操作员、场合和样本的因子，并且重复是嵌套的（嵌套的分量将用于精密度重复性）。虽然您可以使用极差图来评估重复测量的稳定性并量化变异分量，也可以使用X-bar控制图来绘制精密度重复性（这将是控制限的基础）相对于其他来源（这将在不进行浓度标准化的情况下消除偏差），但由于存在交互作用，控制图对于评估其他三个分量将无用。
另外，您故意通过改变浓度来改变样品。这些是参考标准吗？如果是，分析解释会发生变化。这会导致方差成分产生偏差。您应该在分析之前将其标准化。或许可以用实际测量值减去理论浓度？
回复：如何使用方差成分分析计算 ICH 精度你好@JayC008 ：你提到了 ICH；你到底想遵循哪一个 ICH 指南？
回复：如何使用方差成分分析计算 ICH 精度你好@MRB3855 ：我正在尝试根据 ICHQ2(R2) 指南计算重复性、中间精度和再现性的精度值。
回复：如何使用方差成分分析计算 ICH 精度你好@Ressel ：感谢您的评论。我正在尝试确定一种测定方法的重复性、中间精密度和再现性的精密度。（根据 ICHQ2 的建议，进行重复性评估需要至少进行九次测定，涵盖该程序的可报告范围（例如，3 个浓度/每个浓度 3 次重复）。我的测定浓度范围是 2.5e5 到 2e6（样品浓度）。这些样品制备了三次（重复）。有 2 名操作员对每个样品浓度进行了 3 次测量（重复三次）。第二次重复了相同的程序。因此，2 次测定、2 名操作员、3 次重复，涵盖了 5 个样品浓度，从而覆盖了分析测定的范围。
问题是，我如何获得重复性（跨 5 种不同浓度的重复测量）、中间精度（跨操作员和场合）和再现性（跨操作员）的精度 CV。
回复：如何使用方差成分分析计算 ICH 精度你好@JayC008 ，
我可能误解了您的要求，但也许您正在寻求有关某些数据计算以及如何在 JMP 中执行它们的额外指导？
如果这不是您要问的，请澄清，因为我认为您最初选择的数据计算/平台不是我的起点。
对于其他关注者，我添加了ICHQ2(R2)指南的链接。
根据我在第 3.3.2.4 节中读到的内容，您应该能够使用 JMP 中的分布平台和/或制表平台来计算推荐数据。
其他人可能有一个快速选项/平台，使用 Clopper-Pearson 比例置信区间或公式来生成置信区间。
3.3.2.4 推荐数据
“标准偏差、相对标准偏差（变异系数）以及适当的
应报告 100(1-α) % 置信区间（或合理的替代统计区间）。
观测区间应与相应的精度接受度相兼容
标准，除非另有理由。
此外，对于多变量分析程序，RMSEP 的常规指标包括
“准确度和精确度。”
方法验证将需要超出 JMP 用户社区讨论板的帮助和范围的额外程序文档。
此外，还应证明所研究的分析程序的定量限和检测限。
干杯，
斯坦
回复：如何使用方差成分分析计算 ICH 精度我建议将“场合”和“操作符”合并（串联）成一列，描述方法的每个设置。以下是最高样品浓度的数据。
通过这种方式，您可以估算设置之间的变异，以及设置内重复之间的变异。我会使用“分析”->“拟合模型”进行此操作，其中“设置”（连接“场合”和“操作符”）被建模为随机效应。
在此分析的输出中，您可以找到不同设置之间、同一设置内以及这些设置之和的 SD（方差平方根）。与每个 SD 相关的 95% 置信区间可以计算为 95% 下限和 95% 上限的平方根。在 ICH Q2 术语中，总变异是中间精度，残差是重复性。
