고정 배치 요인을 사용한 안정성 연구에 대한 예측의 예

한 제약 회사의 품질 엔지니어가 새 약물이 포함된 약의 유통기한을 확인하려고 합니다. 약에 포함된 약물의 농도는 시간이 지남에 따라 감소합니다. 엔지니어는 약물 농도가 언제 90%에 도달하는지 확인하려고 합니다. 이 약물은 새 약물이기 때문에 회사에는 저장 수명을 추정하기 위해 사용할 수 있는 시험 배치가 5개뿐입니다. 엔지니어는 각 배치에서 약 하나를 9번 검사합니다.

고정 배치 요인을 사용한 안정성 연구의 예에서 엔지니어는 약의 저장 수명이 54.79개월이라고 결정했습니다. 이 분석의 경우 저장 수명은 평균 농도에 대한 95% 신뢰 한계가 규격 하한과 교차하는 시간입니다. 엔지니어는 54.79개월에서 가장 좋은 배치와 가장 나쁜 배치의 평균 농도를 예측하려고 합니다.

  1. 표본 데이터유통기한_모형.MTW을 엽니다.
  2. 통계분석 > 회귀 분석 > 안정성 연구 > 예측을 선택합니다.
  3. 반응 변수에서 약의 농도을 선택합니다.
  4. 두 번째 드롭다운 리스트에서 개별 값 입력을 선택합니다.
  5. 변수 표에 각 변수에 대한 설정을 입력합니다.
    배치
    54.79 1
    54.79 2
  6. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

배치 1의 예측 농도는 94.87%입니다. 배치 2의 예측 농도는 91.36%입니다. 각 행 옆의 XX는 원래 데이터에 예측하려는 변수 설정이 포함되지 않는다는 것을 나타냅니다. 안정성 연구에서 가장 오래된 표본의 나이는 48개월입니다. 더 오래된 표본을 사용하여 추가 검사를 실행해야만 저장 수명 추정치가 정확하다고 확인할 수 있습니다.

약의 농도에 대한 예측

회귀 방정식 배치 1 약의 농도 = 99.853 - 0.090918 월 2 약의 농도 = 100.15 - 0.16047 월
설정 변수 설정 월 54.79 배치 1 예측 적합치 SE 적합치 95% CI 95% PI 94.8716 0.801867 (93.2340, 96.5092) (92.8324, 96.9108) XX XX는 모형을 적합화하기 위해 사용된 예측 변수 수준을 기준으로 한 극도로 비정상적인 값입니다.
설정 변수 설정 월 54.79 배치 2 예측 적합치 SE 적합치 95% CI 95% PI 91.3609 0.801867 (89.7233, 92.9986) (89.3217, 93.4001) XX XX는 모형을 적합화하기 위해 사용된 예측 변수 수준을 기준으로 한 극도로 비정상적인 값입니다.
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