固定バッチ因子を伴う安定性分析の予測の例

ある製薬会社の品質エンジニアが、新しい薬品を含む錠剤の保存期間を特定したいと考えています。錠剤中の薬品の濃度は時間が経つにつれて減少します。エンジニアは、錠剤がいつ目的の濃度の90%に達するのかを特定したいと考えています。新しい薬品であるため、保存期間の推定に使用できる試験用のバッチは5つのみです。各バッチから1錠ずつの錠剤を9回の異なるタイミングで試験します。

固定バッチ因子を伴う安定性分析の例に、技師は、錠剤の保存期間が54.79か月であると判断します。この分析では、保存期間は、平均濃度の95%の信頼限界が下側規格限界と交わる交点の期間です。技師は、54.79か月において最も適切なバッチと最も不適切なバッチの平均濃度を予測したいと考えます。

  1. サンプルデータを開く、保存期間モデル.MTW.
  2. 統計 > 回帰 > 安定性分析 > 予測を選択します。
  3. 応答薬品濃度を選択します。
  4. 2番目のドロップダウンリストから、個別値を入力を選択します。
  5. 変数表に、各変数の設定を入力します。
    バッチ
    54.79 1
    54.79 2
  6. OKをクリックします。

結果を解釈する

バッチ1の予測濃度は94.87%です。バッチ2の予測濃度は91.36%です。各行のとなりのXXは、予測する変数設定が元データには含まれていないことを示します。安定性分析の中で最も古いサンプルは48か月前です。古いサンプルでさらに検定するだけで、保存期間推定値が正確であるかを確認できます。

薬品濃度の予測

回帰式 バッチ 1 薬品濃度 = 99.853 - 0.090918 月 2 薬品濃度 = 100.15 - 0.16047 月
設定 変数 設定 月 54.79 バッチ 1 予測 適合値の標 適合値 準誤差 95%信頼区間 95%予測区間 94.8716 0.801867 (93.2340, 96.5092) (92.8324, 96.9108) XX XXは、モデルの適合に使用される予測変数水準を基準にする非常に異常な点を表しま す。
設定 変数 設定 月 54.79 バッチ 2 予測 適合値の標 適合値 準誤差 95%信頼区間 95%予測区間 91.3609 0.801867 (89.7233, 92.9986) (89.3217, 93.4001) XX XXは、モデルの適合に使用される予測変数水準を基準にする非常に異常な点を表しま す。
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