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检验方法学验证中的统计分析应用小例 ------统计意识建立的艰难 首儿数据统计学习群 王文建 一种方法和一项技艺学会,往往不是太难,用心学、多练习,多半没什么问题,但是,一种意识的建立,却相对会难一些,需要长时间去体会和思考,或者顿悟得道了。 前段时间,有一个新产品投产,需要做【含量测定】的检验方法学的验证工作,于是,一切按步就搬开始,得到以下数据,按 GMP的套路进行重复性分析并给出结论,拿给老师审核时,得到评语,“学了几年的统计分析,等于没学。”没有统计的意识!现在就这个例子,来慢慢运用统计的意识进行分析。 1、检验方法学验证得到的数据有什么作用? 因为,我们所有测得的数据,都是具有随机性和误差的,如果数据产生的过程是受控的,那么这些数据将呈现一定分布的规律,通常情况下,计量型的数据是服从正态分布的。 所以,验证所得的数据有两方面的作用: 其一:证实当下所得的数据和数据所反映出的检验过程是达到标准要求的,可以交付使用; 其二:以目前验证时所得的有限数量(6个)的数据,推断,采用该检验方法所得到的数据,在下次再次验证前的这段时间内,都是可以达到标准要求的,可以采信的,可信的程度,大约是95%。 第一方面的作用,容易理解,也是我们在做验证时,得到数据后,直接与标准进行比较而轻易得到结果的原因。也就是没有统计意识时,做的事。第二方面的作用,则需要统计意识来指引,是以当下的小样本数据反映的检验过程情况,来推断今后总体数据所反映的长时间和多个批次的检验情况,依然是能达到标准要求的。当然,这个检验过程应当是受控的,否则,也是不能推断的。 2、基于统计意识下,如何进行分析? 2.1、通过样本数据,能否推断总体RSD是否小于标准规定的1.0%?
通过假设检验来分析,使用minitab 17统计/基本统计量/单方差,得如下: 小结:通过以上分析,能够以这6个样本数据推断总体的RSD是小于标准规定的1.0%,其在95%置信限下,RSD上限为0.89%<1.0%。 2.2、本检验样本数据量为6个,是否能达到功效的基本要求≥90%?
通过功效和样本量来分析,使用minitab 17统计/幂和样本数量/单方差,得如下: 小结:以目前的6个数据,达不到功效≥90%的要求,只能达到71.2%。如果要达到90%的功效要求,样本量要增加到9个,这也与药典指导原则(9101)6个数据的要求,有所不同。
增加样本量至7、8、9,再分析得: |