병렬 검정

곡선 적합 플랫폼의 "병렬 검정" 옵션은 그룹 간의 적합된 모형이 형상은 동일하지만 X 축을 따라 이동하는지 검정하기 위한 분석을 제공합니다(Figure 14.9). Bioassay 예에서 약물 제제 B에 대한 곡선은 다른 세 곡선의 왼쪽으로 이동합니다. 그러나 곡선의 형상이 여전히 같은지(병렬) 또는 B 제제가 다른지는 알 수 없습니다. 병렬 검정은 서로 다른 약물 제제의 형상이 비슷하고 가로 축을 따라 이동하는지 여부를 판별합니다. 적합 모형의 빨간색 삼각형 메뉴에서 병렬 검정을 선택하여 보고서를 추가합니다.

그림 14.9 병렬 검정 

보고서는 다음과 같은 결과를 제공합니다.

검정 결과

병렬 F-검정 및 카이제곱 검정 결과를 제공합니다. 이 검정은 완전 모형의 오차 제곱합(전체 SSE)과 축소 모형의 오차 제곱합(적합 SSE)을 비교합니다. 완전 모형은 각 그룹에 서로 다른 모수를 제공합니다. 축소 모형은 변곡점을 제외한 모든 모수를 그룹이 공유하도록 강제 적용합니다. P 값이 작으면 그룹 모형이 서로 유의하게 다르다는 것을 나타냅니다. 따라서 모수를 공유한 축소 모형은 충분하지 않으며 완전 모형을 사용해야 합니다. Figure 14.9에서 p 값이 0.05보다 크므로 곡선 사이에 차이가 있다는 결론을 내릴 증거가 충분하지 않습니다. 이 경우에는 모수를 공유한 축소 모형이 적절합니다.

적합 통계량은 다음과 같이 계산됩니다.

F 비

[(적합 SSE - 전체 SSE)/NDF]/[전체 SSE/DDF]

카이제곱

적합 SSE - 전체 SSE

병렬 적합 모수 추정값

축소 모형의 모수 추정값을 제공합니다(변곡점을 제외한 동일한 모수). 축소 모형의 적합 곡선 그림이 제공됩니다. 약물 제제 B의 변곡점이 다른 세 약물 제제의 변곡점보다 훨씬 낮습니다.

상대 잠재력

그룹화 변수의 각 수준에 대한 잠재력 및 상대 잠재력을 제공합니다. 잠재력은 10^(EC50)입니다. 여기서 EC50은 기준선과 최대값 사이의 중간 반응이 생성되는 농도입니다. 로지스틱 2P, 3P 및 4P의 경우 잠재력은 10^(변곡점 모수)입니다. 상대 잠재력은 그룹화 변수의 한 수준에 대한 잠재력을 다른 수준의 잠재력으로 나눈 값입니다. 예를 들어 Figure 14.10에서 standard에 대한 test A의 상대 잠재력은 Potencytest A/Potencystandard입니다.

그림 14.10 그룹별 상대 잠재력 

Figure 14.10의 상대 잠재력 대 standard 패널에서 약물 제제 A와 C의 상대 잠재력은 거의 1입니다. 이는 해당 제제의 잠재력이 standard 제제의 잠재력과 유사하다는 것을 나타냅니다. 약물 제제 B의 잠재력은 standard의 잠재력보다 낮습니다. 이는 농도 함수로 나타내는 약물 제제 B의 독성이 standard보다 빠르게 증가한다는 의미입니다.

병렬 검정에서 곡선이 평행하므로 상대 잠재력을 계산할 수 있습니다. 상대 잠재력을 기반으로 B 제제가 다른 약물 제제보다 더 강력하다는 결론을 내릴 수 있습니다. 이전 조사 결과와 함께 볼 때 약물 제제 B의 독성이 더 강한 것 같습니다.