关于生物制品蛋白纯度标准品再评估/再标定的统计分析问题。
QC

各位老师:

请教一个标准品再评估/再标定的,统计学相关的问题:


1、如果进行P值计算,哪怕P值大于0.05,那么就不用线性拟合后的残差分析吗?比如残差是否符合正态分布和随机分布? 又没有画图,难道就凭肉眼看一下“拟合线的几个点”是否符合正态分布?随机分布?
2、不管P值是否大于0.05都应进行线性拟合并进行残差分析吧? 而且控制图中平均值±3倍标准差范围内,其实就不用进行线性拟合,计算P值了? 这本身就是两种统计方式?

个人初步理解:

  而且报告中并没有提供 残差vs拟合值图和正态概率图,所以:

1、因为看到P值是由该线性模型计算出来的,因为是先做的线性回归分析,才能得到P值。
我的理解:P值 > 0.05 的含义:它仅仅意味着“没有足够证据证明斜率不等于零”,但这并不能自动推导出“线性模型本身是合适的”。有可能这个关系不是线性的,而是曲线的,但如果错误地使用了线性模型,此时P值也会大于0.05,但这个结果是无效的。
残差分析的作用:就是用来检查“线性模型”这个假设本身是否合理。

所以,先有模型(线性拟合),然后才有基于该模型的检验结果(P值),最后还必须验证模型是否可用(残差分析)。


2、至于正态概率分布图,则是直观检验残差是否近似服从正态分布。


如有理解错误,请各位老师指正

2025-09-15 13:39 匿名     
0个回答