Государственная фармакопея Республики Беларусь -
Скачать (прямая ссылка):
1) необоснованному ужесточению исследования при дисперсионном анализе (см. Разделы 3.2.3 и 3.2.4);
2) недооценке действительных доверительных интервалов при испытании, которые, как показано в Разделе 3.2.5, рассчитаны исходя из оценки s2 (средний квадрат не-исключенной ошибки).
3. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОСНОВАННЫЕ НА КОЛИЧЕСТВЕННЫХ ЭФФЕКТАХ
3.1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
3.1.1 ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ
Количественные определения биологической активности, включенные в Фармакопею, основаны на «принципе разведения». Это означает, что анализируемый испытуемый препарат предположительно содержит то же самое активное вещество, что и стандартный препарат, но отличается от последнего соотношением активного и неактивного компонентов. В этом случае испытуемый препарат можно теоретически получить из стандартного путем его разведения неактивными компонентами. Для того, чтобы проверить, подчиняется ли какой-либо конкретный тест количественного определения «принципу разведения», необходимо сравнить зависимость доза-эффект стандартного и испытуемого препаратов. Если эти зависимости различаются статистически значимо, то теоретическая модель «принципа разведения» не является достоверной. Статистически значимые различия в зависимостях доза-эффект для стандартного и испытуемого препаратов позволяют предположить, что один из препаратов, кроме активного компонента, содержит другие компоненты, которые обладают активностью или влияют на измеряемые результаты.
Для того, чтобы в теоретической модели достигнуть более выраженного эффекта разведения, следует преобразовать зависимость доза-эффект в линейную функцию в наибольшем возможном интервале доз. В качестве модели для рассматриваемых количественных определений биологической активности интерес представляют две модели: модель параллельных линий и модель угловых коэффициентов.
Применение той или иной модели зависит от выполнения следующих условий:
1) различные воздействия у экспериментальных объектов были выполнены случайным образом;
2) результаты каждого исследования подчиняются закону нормального распределения;
3) стандартные отклонения эффектов в каждой исследуемой группе, как для стандартного, так и для испытуемого препаратов, статистически не отличаются друг от друга.
При разработке методики количественного определения, аналитик должен убедиться, что полученные данные от различных количественных определений удовлетворяют этим теоретическим условиям.
- Условие 1 может быть выполнено при помощи использования Раздела 2.
- Условие 2 является предположением, которое на практике почти всегда выполняется. Незначительные отклонения от этого предположения, в основном, не вносят серьезных ошибок в анализ, поскольку исследование включает несколько повторений. В случае сомнения, может быть выполнена проверка на нормальность (например, при помощи критерия Шапиро-Уилка (Shapiro-Wilk)1).
- Для проверки выполнения Условия 3 могут быть использованы тесты проверки однородности дисперсий (например, критерий Бартлетта (Bartlett)2, критерий Кокрена (Cochrane)3). Для этих целей также может быть использовано графическое представление результатов анализа (см. примеры в Разделе 5).
Если условия 2 и/или 3 не выполняются, то преобразование результатов может привести к улучшению выполнения этих условий. Примерами таких преобразований являются логарифмическое (ln у), квадратичное (^[у , y2).
- Логарифмическое преобразование значений у в In у, может быть полезно если однородность дисперсий неудовлетворительна. Оно также может улучшить нормальность распределения, если оно смещено вправо.
- Преобразование у в д/у можно использовать в случае, если результаты подчиняются распределению Пуассона, то есть, если они получены путем вычислений.
- Преобразование у в у2 может быть использовано, если, например, доза в большей мере пропорциональна площади ингибирования зоны роста микроорганизмов, чем измеренному диаметру этой зоны роста.
Существует другая категория тестов, когда при анализе результат не может быть количественно измерен для каждого экспериментального объекта, а определяется как часть выборки у которой получен ответ на воздействие. Эта категория рассмотрена в Разделе 4.
3.1.2 ПОСТОЯННЫЕ РУТИННЫЕ КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
При постоянном проведении количественного определения, практически отсутствует возможность систематически контролировать выполнение условий 1-3, так как ограниченное число измерений в каждом анализе может влиять на чувствительность статистических тестов. Однако специалисты по статистическому анализупоказали, что при симметричных сбалансированных анализах, небольшие отклонения от однородности дисперсий и нормальности распределения не оказывают существенного влияния на результаты количественного определения. Вопрос о применимости статистической модели следует ставить под сомнение только в том случае, если ряд полученных результатов имеет сомнительную достоверность. При этом может возникнуть необходимость выполнить новую серию предварительных исследований, как описано в Разделе 3.1.1.
