Im ersten Teil dieses Blogartikels haben wir die RSS kennengelernt und begonnen, uns dem Einfluss der Einzelwerte zu nähern. Daran schließt dieser Teil an.

Hat Values und Cooks Distance – was beeinflusst die lineare Regression tatsächlich?

Der Einfluss eines einzelnen Datenpunktes lässt sich erst damit bestimmen, wenn man untersucht, ob das Entfernen des Datenpunktes die Regressionsgerade stark verschieben würde. Es ist durchaus möglich, dass Datenpunkte mit großem Anteil der RSS die Regressionsgerade kaum verschieben würden, wenn sie entfernt würden. Dies ist abhängig davon, in welcher Entfernung sich der Datenpunkt zu dem Rest aller anderen Datenpunkte befindet. Folgende Grafik zeigt den jeweiligen Einfluss der Datenpunkte auf die Regressionsgerade, würde man diese entfernen:

Mit dem Ende des letzten Jahres hat leider die Zusammenarbeit mit unser Mitarbeiterin Dr. Eva Arnold geendet. Wir möchten uns ganz herzlich für die gute Arbeit und insbesondere für die tollen Blogbeiträge bedanken. Diese bleiben auch weiterhin unter ihrem Namen veröffentlicht. Wir wünschen ihr von Herzen alles Gute für ihre familiäre Zukunft.

Ab Februar 2018 wird die Lösungsfabrik durch Herrn Anindya Ghosh Roy verstärkt. Wir freuen uns sehr, ihn in unserem Team begrüßen zu dürfen.

Jeder kennt diese Situation aus der eigenen, alltäglichen Arbeit: Es sind manchmal die kleinen Dinge, die einen großen Einfluss auf das Ergebnis unserer Arbeit haben können. Manchmal gewinnen unscheinbare Faktoren auf einmal an Bedeutung, wenn ihnen die entsprechende Aufmerksamkeit geschenkt wird – oder geschenkt werden muss. Einer dieser unscheinbaren Faktoren kann gerade bei der analytischen Methodenvalidierung eine große Rolle spielen. Oft wird dieser Faktor, diese eine Zahl, übersehen, denn ihr Wert spielt bei der Validierung auf den ersten Blick keine große Rolle. Der Name dieser Zahl ist die sogenannte residual sum of squares, kurz RSS, oder zu Deutsch die „Summe der Fehlerquadrate“. Was es mit dieser residual sum of squares auf sich hat und wie man diese Zahl interpretiert, werden wir in diesem Beitrag am Beispiel der analytischen Methodenvalidierung klären und damit dieser Zahl die Bedeutung zukommen lassen, die sie verdient. Ebenso werden die Vor- und Nachteile der RSS besprochen, sowie Ansätze diskutiert, mit denen man potentielle Fehlinterpretationen der residual sum of squares vorbeugen kann.

In diesem Blogbeitrag wollen wir uns mit dem Einfluss der Parameter des Filterintegritätstests auf die Bakterienrückhaltung beschäftigen.

Sterilfilter können z.B. während der Herstellung von Parenteralia eingesetzt werden. Bei einer aseptischen Herstellung, wenn das Produkt z.B. eine Proteinlösung ist, sind zwei Filtrationsschritte gefordert. Zunächst eine Bioburden-Reduktionsfiltration und unmittelbar vor der Abfüllung eine Sterilfiltration.