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[统计应用] minitab的公差区间(非正态分布)功能去确定环境监测的警戒限

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药生
发表于 2021-12-29 11:28:12 | 显示全部楼层
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药徒
发表于 2021-12-29 12:08:45 | 显示全部楼层
巴巴 发表于 2021-12-29 09:14
那还有什么方法啊,你说的95%的范围是要用上下限✖95%吗?有时候的图置信度有96%

不是乘以95%。你得到公差区间的时候不是要填一个“区间中的最小总体百分比”吗,95%、99%就是这里填的

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哦,看到了,默认是95%。那最后得出来就是这样的图,但是哪个值作为上限啊。  详情 回复 发表于 2021-12-29 12:24
没有要填哎  详情 回复 发表于 2021-12-29 12:23
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 12:23:29 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2021-12-29 12:08
不是乘以95%。你得到公差区间的时候不是要填一个“区间中的最小总体百分比”吗,95%、99%就是这里填的

没有要填哎
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 12:24:40 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2021-12-29 12:08
不是乘以95%。你得到公差区间的时候不是要填一个“区间中的最小总体百分比”吗,95%、99%就是这里填的

哦,看到了,默认是95%。那最后得出来就是这样的图,但是哪个值作为上限啊。

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非参数的上限值  详情 回复 发表于 2021-12-29 14:39
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药徒
发表于 2021-12-29 14:39:03 | 显示全部楼层
巴巴 发表于 2021-12-29 12:24
哦,看到了,默认是95%。那最后得出来就是这样的图,但是哪个值作为上限啊。

非参数的上限值

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就是这个上限值,我看了,是我样本里的最大值,所以觉得很疑惑。我的悬浮粒子,好几个级别的都是这样。那岂不是直接今年测得最大值作为明年的警戒限吗,所以对这个有所怀疑。还是说数据本身不具有用这个方法去分析的  详情 回复 发表于 2021-12-29 16:00
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 16:00:56 | 显示全部楼层

就是这个上限值,我看了,是我样本里的最大值,所以觉得很疑惑。我的悬浮粒子,好几个级别的都是这样。那岂不是直接今年测得最大值作为明年的警戒限吗,所以对这个有所怀疑。还是说数据本身不具有用这个方法去分析的意义

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可以看一下minitab的帮助文件, "如果样本数量不够多,则非参数区间将是从负无限到正无限的非信息性区间。在这种情况下,Minitab 将根据数据范围显示一个有限区间。因此,取得的置信水平远低于目标置信水平。" h  详情 回复 发表于 2021-12-29 17:07
数据不多的情况下,用这种方法取得的上下限就是最大最小值,而且会发现“区间中的最小总体百分比”指定95%和99%时,得到的范围是一样的,这样的话用来制定警戒限和行动限可能不太合适。可以换其他方法,比如PDA TR 1  详情 回复 发表于 2021-12-29 16:58
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药徒
发表于 2021-12-29 16:58:15 | 显示全部楼层
巴巴 发表于 2021-12-29 16:00
就是这个上限值,我看了,是我样本里的最大值,所以觉得很疑惑。我的悬浮粒子,好几个级别的都是这样。那 ...

数据不多的情况下,用这种方法取得的上下限就是最大最小值,而且会发现“区间中的最小总体百分比”指定95%和99%时,得到的范围是一样的,这样的话用来制定警戒限和行动限可能不太合适。可以换其他方法,比如PDA TR 13,3.4里面的第一种方法,Cut-off Value Approach 截止值法。

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截止值是阈值法吗,没有这个文件,minitab里怎么算啊  详情 回复 发表于 2021-12-29 17:38
(2) 方法 1) 如果数据服从任何分布,则根据其分布规律制定相应的警戒限或行动限。例如: 产品中间体质量标准服从正态分布,则采用均值加 2 倍标准差为警戒限,均值 加 3 倍标准差作为行动限(法规无规定的可自  详情 回复 发表于 2021-12-29 17:38
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药徒
发表于 2021-12-29 17:07:00 | 显示全部楼层
巴巴 发表于 2021-12-29 16:00
就是这个上限值,我看了,是我样本里的最大值,所以觉得很疑惑。我的悬浮粒子,好几个级别的都是这样。那 ...

可以看一下minitab的帮助文件,
"如果样本数量不够多,则非参数区间将是从负无限到正无限的非信息性区间。在这种情况下,Minitab 将根据数据范围显示一个有限区间。因此,取得的置信水平远低于目标置信水平。"

https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/18/help-and-how-to/quality-and-process-improvement/quality-tools/how-to/tolerance-intervals-nonnormal-distribution/interpret-the-results/all-statistics-and-graphs/tolerance-intervals/#achieved-confidence

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a. Cut-off Value Approach 截止值法 All the test data for a particular site are arranged in a histogram and the alert and action levels are set at values whose monitoring results are respectively 1% a  详情 回复 发表于 2021-12-29 17:50
样本数量要多少,我看过了这句话,我有81个样本。要多少才可以呢  详情 回复 发表于 2021-12-29 17:36
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 17:36:29 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2021-12-29 17:07
可以看一下minitab的帮助文件,
"如果样本数量不够多,则非参数区间将是从负无限到正无限的非信息性区间 ...

样本数量要多少,我看过了这句话,我有81个样本。要多少才可以呢
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 17:38:07 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2021-12-29 16:58
数据不多的情况下,用这种方法取得的上下限就是最大最小值,而且会发现“区间中的最小总体百分比”指定95 ...

(2) 方法

1) 如果数据服从任何分布,则根据其分布规律制定相应的警戒限或行动限。例如: 产品中间体质量标准服从正态分布,则采用均值加 2 倍标准差为警戒限,均值 加 3 倍标准差作为行动限(法规无规定的可自行制定);如果服从其它分布则根 据其概率密度设置。例如,指数分布,则计算其适当概率下的 x 值作为警戒限 或行动限。

2) 如果数据不能拟合任何分布,则有三种方法:

a) 一是数据变换法:通过将数据开根号,或取指数幂,或取对数。变换后数 据可以拟合分布的,根据分布特征进行计算其警戒限“x”,作为日常控制 用的警戒线,需把 x 通过变换公式反变换回原始数据。(此方法法一般不推 荐使用,法规未作参考。);

b) 二是阀值法:直接取 0.95 分位数,例如微生物数据。将所有数据排序,取 其 0.95 分位数作为警戒限,若该数为整数,则取此数为限。若不为整数, 数值取较小邻近值。

c)三是任意数集标准差限值法:根据切比雪夫定律,任意数集均值加上 2 倍 标准差作为上限的范围内概率为 87.5%,均值加上 3 倍标准差作为上限的 范围内概率为 94.44%。(数据服从分布时,拟合分布更精确)

3) 不考虑分布拟合情况,还有一种公差限值法:即根据标准值的百分比限度作为 警戒限和行动限。

4) 行动限和警戒限并没有严格的 10%~50%的限定,可自己视情况而定。
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 17:38:58 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2021-12-29 16:58
数据不多的情况下,用这种方法取得的上下限就是最大最小值,而且会发现“区间中的最小总体百分比”指定95 ...

截止值是阈值法吗,没有这个文件,minitab里怎么算啊

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不知道。 不一定一定要按PDA的方法,直接按阈值法也行。  详情 回复 发表于 2021-12-29 17:52
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 17:50:47 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2021-12-29 17:07
可以看一下minitab的帮助文件,
"如果样本数量不够多,则非参数区间将是从负无限到正无限的非信息性区间 ...

a.        Cut-off Value Approach 截止值法
All the test data for a particular site are arranged in a histogram and the alert and action levels are set at values whose monitoring results are respectively 1% and 5% higher than the level selected. Other percentiles may be used in establishing levels. A variation is to take the last 100 monitoring results and use the 95th and 99th percentile values as the alert and ac¬tion levels.  所有的指定位置的测试数据排列在一个柱状图中,警报和行动等级设定为监测结果分别高于所选等级1%和5%的值。其他百分数可用于建立等级。不同是取最后100个监测结果,使用第95和第99个百分值作为报警和行动等级。



是这个吗,但是不明白他的意思
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药徒
发表于 2021-12-29 17:52:04 | 显示全部楼层
巴巴 发表于 2021-12-29 17:38
截止值是阈值法吗,没有这个文件,minitab里怎么算啊

不知道。

不一定一定要按PDA的方法,直接按阈值法也行。

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你好,我看到了minitab可以添加百分位数线,现在我的风量要求是20以上,我测试的数据都是20以上,到60多不等,110个样本,0.95分位数即95百分位数为62,我不理解,莫非我警戒限要定那么高吗?但是大多数换气次数为30  详情 回复 发表于 2021-12-29 18:36
阈值法,那请教一下0.95百分位数怎么算啊,minitab哪个功能实现呀,我百度了也各个板块试了,没找到  详情 回复 发表于 2021-12-29 17:59
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 17:59:32 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2021-12-29 17:52
不知道。

不一定一定要按PDA的方法,直接按阈值法也行。

阈值法,那请教一下0.95百分位数怎么算啊,minitab哪个功能实现呀,我百度了也各个板块试了,没找到
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-29 18:36:45 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2021-12-29 17:52
不知道。

不一定一定要按PDA的方法,直接按阈值法也行。

你好,我看到了minitab可以添加百分位数线,现在我的风量要求是20以上,我测试的数据都是20以上,到60多不等,110个样本,0.95分位数即95百分位数为62,我不理解,莫非我警戒限要定那么高吗?但是大多数换气次数为30左右啊。

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095分位数跟四分位数类似,有上四分位数、下四分位数,你算接近30的下分位数,为什么要算上限呢  详情 回复 发表于 2021-12-30 11:59
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大师
发表于 2021-12-29 22:09:53 | 显示全部楼层
1.微生物数和尘埃粒子数,是泊松分布,不是正态分布,所以不能直接使用常规控制图;
2.GMP里要求的警戒限和行动限(纠偏限)是基于“极值设计”理念下的,即合格就好;
3.基于实际应用,GMP法规中要求的微生物和尘埃粒子类,做警戒限或纠偏限,用基于公差(即合格上下限)向内打折(内缩)适当的标准差为好,即基于极值的验收图或彩虹图做为好。
4.这时候的标准差就不是正态下的,可以使用泊松分布来进行计算为好。

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微生物做了泊松分布优度检验不符合呀。基于极值的彩虹图怎么做呀  详情 回复 发表于 2021-12-30 08:42
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大师
发表于 2021-12-29 22:13:28 | 显示全部楼层
1.png

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目标值在中间?我的数据不是的,都是一侧。环境监测标准都是小于一个值或者>一个值。  详情 回复 发表于 2021-12-30 08:41
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-30 08:41:02 来自手机 | 显示全部楼层

目标值在中间?我的数据不是的,都是一侧。环境监测标准都是小于一个值或者>一个值。

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我百度到了原文,但是后面给出的方法还是基于正态分布呢  详情 回复 发表于 2021-12-30 11:04
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药徒
 楼主| 发表于 2021-12-30 08:42:47 来自手机 | 显示全部楼层
九三 发表于 2021-12-29 22:09
1.微生物数和尘埃粒子数,是泊松分布,不是正态分布,所以不能直接使用常规控制图;
2.GMP里要求的警戒限和行动限(纠偏限)是基于“极值设计”理念下的,即合格就好;
3.基于实际应用,GMP法规中要求的微生物和尘埃粒子类,做警戒限或纠偏限,用基于公差(即合格上下限)向内打折(内缩)适当的标准差为好,即基于极值的验收图或彩虹图做为好。
4.这时候的标准差就不是正态下的,可以使用泊松分布来进行计算为好。

微生物做了泊松分布优度检验不符合呀。基于极值的彩虹图怎么做呀
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药士
发表于 2021-12-30 08:52:05 | 显示全部楼层
泊松分布的均值与方差相等,所以  均值加减2/3*均值^0.5

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您这个公式我没看明白,后面有一个符号接着0.5啥意思,2/3是2倍和3倍还是分数2/3啊  详情 回复 发表于 2021-12-30 10:51
用均值加减的办法,会存在一个尴尬的问题,过程越是控制的好,过程变异越小,即标准差越小,那么你得到的基于均值加减标准差的警戒限和纠偏限就会越窄,而过程控制得越不好、不稳定的,标准差越大的过程,反而会得到  详情 回复 发表于 2021-12-30 09:08
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