其實這是一個統計學概念,可是上學時統計學是少數幾個沒有學明白的學科之一。
相對標準偏差(RSD)在分析方法驗證中一般用於評價方法的精密度、重複性,當RSD值越小時精密度越高、重複性越好,RSD=0是我們的美好的願望,可惜只能存在於理想的狀態下,由於誤差的原因,RSD=0隻能出現在傳說裡了。
評價一個分析方法時,一般會用到若干概念,如準確度、精密度、專屬性、耐用性等等,就準確度和精密度的關係來說一般存在四種情形:準確且精密、準確不精密、精密不準確、不準確也不精密。我們所建立的方法應該能達到第一種情形。精密度就是分析方法的一個評價參數,它代表了一系列測定值的一致性,這個參數的指標就是RSD。
在概率理論中,正態分布的測量數據落在[mean-x,mean+x]之間時,一般用標準差的倍數來表示x,一個正負三個標準差的間隔可以覆蓋99.73%的數據值。而在統計學理論中,當置信區間為0.95時,相當於包括了平均值周圍正負1.95倍的標準差的空間。
下面我們可以利用一個例子,來說明一下RSD的確切含義是什麼。
API分布均勻的片劑(150毫克的API)製備供試品溶液,平行進樣6針,得到如下結果:
樣品號
峰面積
含量
1
173865
147.10mg/98.06%
2
174926
148.00mg/98.66%
3
172933
146.32mg/97.54%
4
175011
148.08mg/98.72%
5
179557
151.95mg/101.30%
6
176425
149.28mg/99.52%
Mean
175453
148.45mg/98.96%
SD
2329
1.98mg/1.32%
RSD
1.32%
1.32%
按照平均值正負3個標準差的置信區間99.73%的理論,當RSD=1.32%時,我們根據實驗結果可以計算出我們測量值範圍是98.96±3×1.32%=95%~102.92%,假如當RSD=5%時,測量值範圍是83.95%~113.96%。這樣的數據範圍還能符合我們的要求麼?
從上文我們已經知道RSD是可能為0的,我們所能做的是儘量開發可靠的方法來縮小RSD的值,但是也不能無限制的縮小下去,需要在分析方法的成本、效率和可靠性之間找一個可接受的值,那麼這個值的確立標準是什麼呢?大家可以自己去看看藥典就能知道答案了。