(1) 가설검정의 기본 틀

① 귀무가설과 대립가설, p값

귀무가설은 차이가 없다는 진술이고 대립가설은 차이가 있다는 진술로 서로 배타적이다.

유의수준(α=0.05)과 p값 해석은 판정 기준선과 관측 확률을 구분하는 데서 시작한다.

p값은 귀무가설이 참일 때 관측값 이상으로 극단적인 결과가 나올 확률을 뜻한다.

p값이 유의수준보다 작으면 귀무가설을 기각하되 효과 크기로 해석하지 않는다.

단측검정과 양측검정은 대립가설의 방향 설정에서 갈리며 단측이 검출력은 더 높다.

② t검정과 적용 조건

t검정(일표본, 독립 이표본, 대응표본)과 적용 조건은 정규성과 자료의 짝 여부로 정리한다.

대응표본 t검정은 같은 대상을 전후로 측정한 짝지은 자료에 적용한다.

독립 이표본 t검정은 서로 다른 두 집단의 평균을 비교하며 등분산 여부를 확인한다.

일표본 t검정은 한 집단의 평균을 정해진 기준값과 비교할 때 사용한다.

③ 분산분석과 비모수 검정

세 집단 이상 평균 비교에서는 분산분석(ANOVA)과 사후검정으로 제1종 오류 증가를 막는다.

분산분석이 유의하면 어느 집단끼리 다른지 확인하려고 다중비교를 수행한다.

카이제곱 검정은 범주형 자료의 적합도 검정과 두 변수의 독립성 검정에 사용한다.

비모수 검정의 적용 상황은 정규성 가정이 무너지거나 순위 자료를 다룰 때다.

비모수 검정은 가정이 느슨한 대신 정규분포 자료에서는 검출력이 낮아진다.

④ 검정법 선택 요약표

(2) 상관 · 회귀분석과 검량선

① 상관분석과 회귀분석

상관분석(Pearson r)과 단순 회귀분석, 다중 회귀분석은 변수 사이 관계를 수치로 나타낸다.

Pearson r은 음의 1에서 양의 1 사이 값으로 두 연속변수의 직선적 관련성을 나타낸다.

r이 양수면 두 변수가 같은 방향으로 증가하고 음수면 반대 방향으로 움직인다.

결정계수 R²는 회귀식이 반응변수 변동을 설명하는 비율로 1에 가까울수록 설명력이 크다.

상관이 높아도 인과관계가 성립하는 것은 아니므로 해석에서 분명히 구분한다.

② 검량선 작성과 직선성 평가

검량선 작성과 직선성 평가는 농도와 측정 신호의 관계를 회귀직선으로 확인하는 과정이다.

직선성은 결정계수만 보지 않고 기울기와 절편, 잔차 양상을 함께 확인한다.

잔차 분석에서 잔차가 무작위로 흩어져야 하며 곡선 형태로 몰리면 모형이 맞지 않는다.

적용 범위를 벗어난 외삽은 오차가 커지므로 시료를 희석해 범위 안에서 측정한다.

(3) 실험계획법과 품질 적용

① 실험계획법의 설계와 원칙

실험계획법(DoE)은 여러 인자를 함께 변화시켜 적은 실험으로 효과와 교호작용을 파악한다.

요인배치법은 모든 수준 조합을 실험하고 부분요인 설계는 일부만 실험해 횟수를 줄인다.

부분요인 설계에서는 교락(confounding)이 생겨 일부 효과가 구분되지 않으므로 주의한다.

무작위화와 블록화, 반복의 원칙으로 계통오차를 흩고 실험오차를 추정한다.

반응표면법(RSM)과 QbD 적용은 최적 조건 탐색과 설계공간 설정으로 이어진다.

② 동등성 판정기준

동등성 검정과 생물학적동등성 판정기준은 차이가 없음을 보이는 쪽으로 가설을 세운다.

AUC와 Cmax 기하평균비의 90% 신뢰구간 0.8~1.25 범위를 만족해야 동등성을 인정한다.

신뢰구간이 이 범위를 벗어나면 두 제제는 동등하다고 판정하지 않는다.

일반 검정은 차이를 찾고 동등성 검정은 차이 없음을 보이므로 목적이 반대다.

③ 유효기간 추정과 측정시스템분석

안정성 자료의 회귀분석을 통한 유효기간 추정은 ICH Q1E의 접근 방식을 따른다.

함량 감소 경향의 신뢰한계가 규격 하한에 닿는 시점을 유효기간으로 잡는다.

측정시스템분석(MSA)과 Gage R&R은 반복성과 재현성으로 측정 변동을 평가한다.

측정 변동이 전체 변동에서 차지하는 비율이 커질수록 공정 판단의 신뢰도는 하락한다.

④ 실험계획 원칙과 품질 적용 정리표