分析方法验证的统计学工具与接受标准

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（来源：蒲公英Ouryao）

撰稿 | 曾文亮

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Q：药典2025版发布后，分析方法验证要设定统计学的接受标准吗？

A：药典9101分析方法验证通则中，验证数据要求有提及统计区间要求。

准确度结果应报告试样中已知添加量分析物的平均回收率，或报告平均值与可接受真值之间的差值，同时提供合理的100(1-α)%置信区间(或其他合理的统计区间)。

精密度试验应报告标准偏差、相对标准偏差,和适当的100(1-α)%置信区间或其他合理的统计区间。除另有合理的证明，置信区间应与对应的精密度可接受标准相匹配。

2025版药典9101更新后首次提及数据的统计学要求，同样在ICH和USP的方法验证指南或通则中，接受标准的统计学要求一直存在。

准确度传统常使用回收率评价。准确度的样本量通常少于30，其置信区间可使用t检验双侧计算统计量，得到回收率的一个范围，该范围标准设定要结合质量属性的限度要求。通常置信水平选择95%，均值的置信区间应在限度标准以内，才能说明方法验证通过，否则方法的测试结果有一定概率范围出现OOS的情况，这种情况是由于方法本身的原因，而非产品工艺导致。

精密度常使用标准差或相对标准差进行评价，标准差置信区间需通过卡方检验计算统计量，得到标准差的置信区间，然后通过与均值的比值，得到相对标准偏差的置信区间。

精密度通常考虑最大值，因此采用单侧计算统计量。相对标准偏差的接受标准需要在验证时参考方法验证标准和限度水平设定一个合理范围，验证后进行判断。方法的相对标准偏差仍然需要报告并符合相应的接受标准。

2020版中国药典准确度与精密度的可接受标准有一个表格，其来源于Horwitz方程。该方程是根据分析科学家Horwitz来命名的，Horwitz通过不同领域分析方法在不同实验室之间的过超1000多次的验证实验，得到一个经验公式，推导出准确度与精密度的接受标准。

该方程有较大的局限性，忽略了不同的产品或检测项目，其重现性 RSD 不同，忽略了同一产品属性的不同分析方法也会影响到分析方法的重现性。广泛的观察结果发现，分析物的种类和分析设备的更新会影响测试方法的重现性。

因此Horwitz方程在2025版药典中被删除，引入了统计学要求计算方法的不确定度，用于方法验证性能指标准确度和精密度的评估。同时2025版中国药典增加了较多的统计学应用通则，用于不同分析数据的评估，如不确定度的评价，分析数据的解释与处理等通则。

参考文献：

中国药典2025，9101分析方法验证通则