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关于稳定性数据分析时α＝0.25讨论 首儿数据统计学习群 ahwjw970 在日常工作中，我们因偏差、变更而进行的加速或长期稳定性考察时，对所得数据进行分析时，都会依据《 中国药典》中“9001 原料药物与制稳定性试验指导原则”的要求，对稳定性数据进行分析，如9001是这样规定的“将结果与0个月比较以确定药品的有效期。由于实验数据的分散性，一般应按95%可信限进行统计分析，得出合理的有效期。如3批统计分析结果差别较小，则取其平均值为有效期。若差别较大，则取其最短的为有效期。数据表明很稳定的药品，不作统计分析。” 药典虽然给出基本原则，但这个原则，并不具有可操作性，幸好国家局在2015年2月5日颁布“化学药物（原料药和制剂）稳定性研究技术指导原则（修订）”，对相关数据的统计做了基本提示和要求，如下： “对可能会随时间变化的定量指标（通常为活性成分的含量、降解产物的水平及其他相关的质量属性等）进行统计分析，具体方法是：将平均曲线的95%单侧置信限与认可标准的相交点所对应的时间点作为有效期（复检期）。如果分析结果表明批次间的变异较小（对每批样品的回归曲线的斜率和截距进行统计检验），即P值＞0.25（无显著性差异），最好将数据合并进行整体分析评估。如果批次间的变异较大（P值≤0.25），则不能合并分析，有效期（复检期）应依据其中最短批次的时间确定。” 以上技术指导原则中，提到多批次结果分析时，显著性判定P值，不是传统的与α＝0.05进行比较判定，此时应当α＝0.25，这与ICH的要求是一致的。 那么，为什么，这时候α要取远大于常规的（0.05）5倍的0.25呢？是因为批次多，而放宽了要求吗？恰恰不是，反而是要保证多批次分析时，使最后得到效期范围相对小一些，更安全一些，保守一些。为了说明这个问题，可以参考minitab 17中参考示例，如下图一所示，对于宾夕法尼亚男性身高的预测，想要预测的范围小一些，那么，预测的概率就自然会低。 而在minitab17 新增加的“稳定性研究”模块(统计/回归/稳定性研究/稳定性研究)中，这一点，也很明确地在其功能设置中有所体现，对我们使用它来进行药品的稳定性分析大有帮助；如下图所示：当你分析的数据有不同批次时，其选项卡内自动生成“合并批次的alpha(A)=0.25”，如下图2所示；但，当你分析数据只有一批，没有批次选项时，其选项卡内，则没有了上述“合并批次的alpha(A)=0.25”的项目，如下图3所示，在其后的方差分析数据中，也不以α=0.25，来进行分析与判定。
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发表于 2016-11-30 22:28:39
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