新药申请材料中药品质量控制部分（3.2.S.4和3.2.P.5）包括质量标准、放行试验数据、分析方法、分析方法验证和质量标准验收限的说明，其中分析方法方法验证是最基本的组成部分，影响分析数据的可靠性和一致性。
ICH Q2(R1)、ChP2020分析方法验证指南和USP分析方法验证通则中明确规定了分析方法验证所需的测试项目和验证指标。 例如，ChP2020分析方法验证指南规定需要不同的测试项目。 ，逐案列出经过验证的指标，如特异性、准确度、精密度（包括重复性、中间精密度和重现性）、检出限、定量限、线性、范围和稳健性。
专属性是指在可能存在其他成分（如杂质、降解产物、赋形剂等）的情况下，所用分析方法正确检测被检物质的能力。含量测定方法和杂质测定方法均应检查专属性。 色谱方法特异性的统计指标通常用分离度来表示，分离度是根据两个相邻峰的保留时间和峰宽计算得出的。 一般情况下，分离度不应小于1.5。
对于已知的杂质峰，在方法验证期间需要表征参考物质的保留时间。 对于未知的杂质峰，常采用相对保留时间来定性表达。
分析方法验证中最重要的两个参数，准确度和精密度，在传统的官方指南中都有接受标准。 验收标准通常是根据验证级别来选择和确定的。 本文试图描述和讨论常见的准确度和精密度统计指标。 和统计评价方法。
1. 准确性
准确度是指用既定的分析方法测定的结果与真值或参考值的接近程度。 回收率通常通过添加已知量的对照品来计算，或者计算测试结果与已知浓度标准的理论值之间的误差。 一般实验中，平行测定相同浓度的6个样品，或高、中、低各3个样品，共9个样品。
分析测试数据是一种概率数据，存在不确定性。 表明测试值与真实值之间存在误差。 真值是理论值，测量值能够被接受的程度是不确定度。 测量误差包括随机误差和系统误差。 随机误差是由实验室温度、湿度、电压仪器性能等偶然因素造成的，方向通常不固定。 系统误差是由特定的系统原因，如方法、仪器和人员操作等造成的，一般有固定的方向。 准确度代表方法的系统误差。
1、回收率：测量结果与真值的比值：
2、平均回收率：
3.回收率标准差：
4 回收率相对标准偏差：
2. 精度
精密度是指同一均质样品在规定条件下多次采样测量结果之间的接近程度。
包括重复性、中间精度和再现性。 重复性是指同一分析人员测量的精密度； 中间精密度：同一实验室条件改变时，不同分析人员、不同设备等测量结果之间的精密度； 再现性：不同实验室之间测试结果的精确度。
精密度表示方法的随机误差，一般表示为偏差、相对偏差、标准偏差或相对标准偏差。
1、偏差：指每次测量值与测量平均值的差值。用于衡量测量结果的精密度
2、相对偏差（RD）：指某一测量值的绝对偏差占平均增量的百分比。 用于衡量单个结果与平均值的偏差。
标准差和相对标准差的计算原理与上面精度部分一致。
重复精度验收标准：RSD%：NMT C-0.1505%
粗糙度和中间精度的验收标准：RSD%：2C-0.1505%
3.准确度和精密度的统计评估
A。 准确性和精密度的概率统计评估
1）在含量方法准确度检验中，平均回收率一般应在98.0%～102.0%范围内，9个样品3个浓度的回收率数据的RSD不应大于2.0 %。
测定方法验证通过内容精密度和准确度的适当组合以及统计t分布概率的应用来确定准确度结果是否在可接受的标准范围内。 概率的接受标准不低于0.95。
概率结果 = t(qU,df)- t(qL,df)
t(q,df)：分位数q处df自由度的累积t分布；
自由度df：n-1；
Upper：接受标准的上限（例如，102%是默认值）
平均值：准确度值
SD：标准差
n：样本溶液的数量
Lower：接受标准的下限（例如98%为默认值）
2) 利用样品在分析浓度线性范围内的回收率来研究杂质方法的准确度。 考核范围一般为极限水平的50%-150%。
验收标准如下：
上述计算公式是由Horwitz方程推导出来的。 不同含量水平及相应的可接受偏差（RSD）如下所示。
图 1. Horwitz 方程重复性和回收率变异性验收标准
b. 准确度和精度置信区间评估
样品分析测试结果可用如下方程模型表示：
Y = t + b + E
Y：报告值
t：真实的或可接受的标准值
b：方法系统误差
E：方法随机误差
对于可靠的分析方法，一般t和b是固定值。 E 值是零均值和 σ 标准差
(sigma) 且符合随机变量的正态分布。
分析方法的准确度代表报告值 (Y) 与真实值 (t) 之间的一致性。 它们之间的接近程度用(Yt)的平均值表示，即系统误差b。 USP 通则提到使用标准或其他良好的正交方法分配真值 (t)。 准确度应符合分析方法的要求。
实施例1：采用一定的HPLC分析方法检测原料的含量，并使用具有真值的对照品。 测试了 50%、100% 和 150% 三种 API 浓度，每个浓度水平有 3 个样品。 结果如下表1。
表1：含量测试结果
表1中的数据应用于统计t分布的评估，并且需要满足以下假设：
我。 9个测试数据相互独立； 二. 每个测试浓度水平的标准偏差是固定的； 三. 每个测试浓度水平的平均值是相等的。
基于上述假设，等到统计，b = `Y - t，
b 是系统误差，Y 是样本平均值，t 是对照物质的真实值。
Y=
Yi是每次测量值，n是测试结果的数量。
标准差统计量为
S为样本标准差，Yi为每次测量值，n为测试结果数。
系统误差存在不确定性，因此用置信区间来表示其不确定性。 b 的两侧置信区间 100(1-2a) 为：
，方程1；
b 是两侧置信区间 100 (1-2a) 的系统误差，
是t分布的百分位，左侧面积为1−a，自由度为(n−1)。
如果 a = 0.05，n = 9，我们得到系统误差 b，两侧置信区间为 90%。 表1中对照品t的真值为1000mg/g。
b的置信区间为 = (992.81-1000) = [-9.94,-4.44]mg/g
等式 1 中的双边置信区间可用于统计等价性的双边检验。 假设该方法经过充分验证，系统误差的接受标准为 b 15m/g。 表1中数据计算得到的区间[-9.94，-4.44]mg/g在15mg/g范围内。 可以认为该方法的系统误差是可以接受的。
对于标准差σ，通常需要说明标准差不宜太大，因此只需关注置信上限100(1−a)%即可。 σ 的置信上限为：
，方程2；
U：σ的100(1−a)%上限区间； S：样本标准差； n：样本数
中心卡方分布的百分位，面积 a 左侧的面积，自由度为 n-1。
方程2可用于评估分析方法的精度。
如果a=0.05，n=9，我们得到，
根据方程2，
= 4.44
假设分析方法验证接受标准精度要求
C。 准确度评价标准
标准产品的认证值一般由多个检测水平较高的实验室，采用可靠的分析方法进行协作实验，通过数理统计方法确定。 可以认为是基本消除系统误差的参考值。 一般认为法定标准物质具有上述属性，如USP标准和EP标准。 因此，用标准检验分析方法的准确性是最简单、最直接的方法。
统计方法一般采用t检验将检测值与标准的认证值进行比较。 使用待检验的方法对标准进行多次检验，并根据测量结果计算t检验统计量。
将测量值与认证值进行比较时，还必须考虑认证值的标准不确定度uCRM。
，SCRM是认证值的标准差，N是认证值数据集的数量。
因此计算出统计量。
为测量结果的平均值； S为单次测量的标准差； n 是测量次数； u0是标准的认证值。 将统计量t与相应显着性水平的t分布的临界值进行比较，自由度v=n+N-2。当统计量表明检验结果与认证值无显着差异时的标准物质，该方法的测量结果准确。
4。结论
本文讨论了方法验证中精密度和准确度的一些常见统计指标和统计评估方法。 分析测量不确定度与分析方法密切相关。 精密度和准确度分别用来表征分析方法的随机误差和系统误差。 进一步的置信区间和统计评估将在行业中变得越来越普遍和受到重视。
参考
1. USP PF39(5)：药典验证要求
2. USP：程序验证的统计工具
3. USP 药典程序验证
4.《中国药典》2020年版：分析方法验证指导原则
5. USP：分析数据 - 解释和处理
6.药物杂质分析，胡长钦，2015
7. 分析检验统计方法与质量控制，曹红艳
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