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嘉峪檢測網(wǎng) 2022-07-12 16:38
一般行業(yè)說起質(zhì)量管理,津津樂道的是起源于豐田的精益管理和起源于摩托羅拉的六西格瑪管理,尤其是在豐田乃至日本的成功,讓六西格瑪和精益聲名大噪,也似乎成為了武藏曲線的理論基礎(chǔ),六西格瑪是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用統(tǒng)計學(xué)的工具,追求幾乎完美無暇的質(zhì)量管理方法,在很多制造業(yè)奉為圣經(jīng)。但是制藥/疫苗行業(yè)質(zhì)量管理一直以GMP為法律準(zhǔn)繩,利用統(tǒng)計學(xué)的不多,因為GMP的目的旨在防止污染、交叉污染、混淆和差錯,對六西格瑪相對偏向經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法沒有深度的融合,但是兩者是不沖突的,而且隨著制藥/疫苗行業(yè)增長率日益趨近社會評價行業(yè)增長率,成本壓力陡增,以統(tǒng)計學(xué)為基礎(chǔ)的六西格瑪管理在很多跨國制藥/疫苗公司如火如荼,再次證明了統(tǒng)計學(xué)與質(zhì)量管理的高度契合,這讓我想起了質(zhì)量風(fēng)險管理的原則之一:質(zhì)量風(fēng)險的評估應(yīng)基于科學(xué)知識以及根本上和對患者/消費(fèi)者的保護(hù)相聯(lián)系。也就是說,任何風(fēng)險評估均以科學(xué)知識為基礎(chǔ),而統(tǒng)計學(xué)就是用數(shù)據(jù)說話的科學(xué)。在此,常用的魚骨圖,直方圖,散點(diǎn)圖等簡易圖表不再贅述,在很多產(chǎn)品的年度回顧中已經(jīng)得到了大量的運(yùn)用,僅將統(tǒng)計學(xué)中較為常見的假設(shè)檢驗為例說明統(tǒng)計學(xué)在GMP的應(yīng)用。
假設(shè)檢驗在工藝改進(jìn)中的應(yīng)用
某企業(yè)針對疫苗的工藝進(jìn)行了優(yōu)化,按照變更控制程序進(jìn)行前后的數(shù)據(jù)的對比,針對CQA(關(guān)鍵質(zhì)量屬性)-效價進(jìn)行比較,變更前后的效價分別見下表:
表1 變更前后的效價
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變更前 |
變更后 |
|
3.95 |
4.00 |
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3.95 |
3.80 |
|
4.00 |
4.20 |
|
3.67 |
4.50 |
|
3.73 |
4.00 |
|
3.77 |
4.00 |
|
3.80 |
3.60 |
|
3.76 |
4.00 |
|
3.60 |
4.10 |
|
3.57 |
3.90 |
|
4.00 |
4.10 |
|
3.70 |
4.40 |
|
4.10 |
4.20 |
|
4.40 |
4.20 |
|
3.90 |
3.80 |
|
4.00 |
4.10 |
|
3.70 |
4.00 |
|
3.40 |
4.00 |
|
3.20 |
4.40 |
|
3.57 |
4.00 |
|
3.70 |
4.20 |
|
3.40 |
4.20 |
|
3.20 |
4.30 |
|
3.57 |
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按照雙樣本t檢驗的分析步驟
進(jìn)行方差齊性檢驗
在此選擇excel的宏插件,PHstat(可以選擇minitab, SAS等軟件)

結(jié)果顯示,P-value=0.1735>0.05,具備方差齊性。

進(jìn)行雙樣本單尾假設(shè)檢驗
變更前效價均值為μ1,變更后效價均值為μ2
原假設(shè)H0:μ1≥μ2
備則假設(shè)H1: μ1<μ2

P-value<0.05,拒絕原假設(shè),選擇備擇假設(shè),即μ1<μ2。
95%置信區(qū)間下,變更后的效價比變更前高,即通過科學(xué)知識進(jìn)行評價,變更有效。
假設(shè)檢驗在生產(chǎn)控制中的應(yīng)用
某企業(yè)的大容量注射劑采用自動隔離器生產(chǎn)線生產(chǎn),每袋的容量是255ml,標(biāo)準(zhǔn)差為5ml。為檢 驗每袋容量是否符合要求,質(zhì)檢人員在某天生產(chǎn)的生產(chǎn)線中隨機(jī)抽取了40袋進(jìn)行檢 驗,測得每袋平均容量為255.8ml。取顯著性水平a=0.05,檢驗該天生產(chǎn)的注射劑容量是否符合標(biāo)準(zhǔn)要求?
同理,該問題可以轉(zhuǎn)換為單樣本雙尾檢驗,總體標(biāo)準(zhǔn)差已知,選擇Z檢驗,原假設(shè)H0:灌裝量μ=255,備擇假設(shè)H1:灌裝量μ≠255

Z檢驗的結(jié)果如下:
P-value=0.3116>0.05,不能拒絕原假設(shè),即灌裝量符合要求。


假設(shè)檢驗(Hypothesis testing)是關(guān)于一個總體參數(shù)的兩個相反的命題,在 假定其中一個是正確時作出的推斷和檢驗。假設(shè)檢驗是帶有概率性質(zhì)的反證過程,基于用數(shù)據(jù)證實一個事實要比用數(shù)據(jù)否定一個事實困難得多,譬如在醫(yī)學(xué)上,要“證明”一個人 “是健康的”是很困難的,而 要診斷一個人不是“健康的” 即“有病的”,只要有一項檢 驗指標(biāo)不合格,就足以否定此 人是“健康的”。
而且實際工作中,往往需要通過樣本結(jié)果來檢驗一個有關(guān)總體特性(均值、方差、比例等)的論斷— —決策判斷。這就是假設(shè)檢驗的實踐之妙處,不僅可以用于變更評估(變更前后的顯著性差異),在趨勢分析、年度回顧等也多有應(yīng)用。
任何的決策都是概率,都涉及統(tǒng)計學(xué),統(tǒng)計學(xué)也是科學(xué),是GMP中質(zhì)量風(fēng)險評估的依賴基礎(chǔ)之一。

來源:藥事縱橫