对于所有的分析方法，最基本的要求就是“测得了”，“测得准”和“测的稳”。转换成我们熟悉的分析方法验证的科学名词就是“检测限、定量限、线性”，“准确性”和“精密度”，以及包裹在内核中的“专属性”。在新的USP1200 Requirments for compendial validation中，“检测限、定量限、线性”已经被新的“可检测性”的概念所取代。在分析方法验证中，也是需要围绕着准确度、精密度、可检测性和专属性进行各项指标确认，本文试图分别展开对其中涉及到的统计指标进行简单的描述和讨论：

一、准确度

准确度：测量结果与真实值之间的接近程度。其试验方法通常通过在中加入已知量的标准品计算加标回收率，或对已知浓度标准品的测试结果与理论值计算误差，数据量一般为测定浓度6份或低、中、高浓度9份样品。常用的准确度统计指标如下：

1、回收率：测量结果与真实值的比值。

2、相对误差（Relative Error，RE）：测量所造成的绝对误差与被测量真实值的比值。

3、偏倚（Bias）：系统误差（Systemerror，SE）的估计值，是测量结果与真值之差。偏倚是系统误差之和，可能由一个或多个系统误差引起。通常计算中Bias%=RE%。

二、精密度

精密度：平行测量的各测量结果间的相互接近程度。其试验方法通常通过对同一份样品进行多次平行测定，数据量一般为测定浓度6份或低、中、高浓度9份样品。常用的准确度统计指标如下：

1、偏差（Deviation）：是指个别测定值与测定的平均值之差。它可以用来衡量测定结果的精密度高低。

2、相对偏差（Relative deviation，RD)：指某一次测量的绝对偏差占平均值的百分比。用来衡量单项测定结果对平均值的偏离程度。

当n=2时，

相对偏差是可能计算错误的地方，大多数错误都是用如下公式，会导致结果错误大一倍。

3、标准偏差（Standard deviation，SD)：衡量数据值偏离算术平均值的程度。标准偏差的大小可通过偏差与平均值的倍率关系来衡量。

4、相对标准偏差（Relative standard deviation，RSD)又称变异系数（Coefficient ofVariation，CV）：为测量结果的标准偏差除以平均值。

三、可检测性

USP1200对于可检测性的推荐步骤是：

-1：配置一个在限度浓度的杂质标准品溶液；

-2：配置一个添加了限度浓度的杂质标准品的样品标准品溶液；

-3：配置一个添加了（限度浓度100%-由Horwitz方程估算%RSD）的杂质标准品的样品标准品溶液；

如果1≤2且3＜2，则差异可以被检出；则该方法不能胜任限度检测。

而现有的方法验证指南USP1225 Validation of compendial procedures中则规定检测限一般为信噪比2:1或3:1（Ch.P 3.3:1），而定量限的定义一般是10:1，且均需要使用适当浓度的样品来验证。

四、专属性

对于专属性而言，其定义是待测物含有杂质、降解成分或其它具有干扰的物质时能准确、可靠地测定目标产物的能力。专属性对应的统计指标相对较少，使用最多的是色谱系统中常用的分离度（Resolution，R），其是由保留时间和峰宽计算而得到的一个统计指标，一般来说相邻色谱峰的分离度应不小于1.5。

而单以保留时间来算，还有一个相对保留时间（Relative retention time，RRT）的统计指标，是指以对照品为参照，其他色谱峰的保留时间与对照品保留时间之比。此公式中保留时间为校正保留时间，校正保留时间=组分的保留时间-死体积时间。

五、其它重要统计指标

1、标准曲线

相关系数r、决定系数R2、斜率Slope、截距Intercept：标准曲线是分析中大家最常用的定量方法，一般无需赘言，但需要注意的是相关系数r是用于描述两个变量线性相关程度的，而决定系数R2一般用在回归模型中用于评估预测值和实际值的符合程度，对于两者的要求一般都是看小数点后有几个9。在不同的统计软件中使用的是不同的参数，需要明确以免混淆。

反算回收率：适用于标准曲线计算含量的检验。将标准曲线各浓度梯度的响应值带入标准曲线，从而得出含量计算值。反算回收率可以通过回收率%（或采取相对误差%）来表示，必须处于一定的可接受区间内从而体现标准曲线和分析方法的准确性。与之相似的还有质量控制样品（Quality control samples，QC）的回收率%，也必须处于一定的可接受区间内。

2、总误差（Totalerror，TE）：是随机误差（Random error，RE）和系统误差（System error，SE）的总和。确定的总误差是分析质量所应该达到的，以判断方法的最终可接受性。

TE能以不同的方式进行计算，最常用的是偏倚和不精确度的线性相加。如TE=Bias＋1.96s（95%允许误差限），即TE%=Bias%＋1.96×RSD%（注：系数可以不同，如等于2、3、4、1.65等）。也有报告直接使用TE%=Bias%＋RSD%。

3、置信区间（Confidence interval）：由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。置信区间是围绕在平均值的一个区间范围，其实在特定的显著性水平α下计算而来的，置信度为100×(1-α)%。通常取α=0.05，那么置信度95%，95%置信区间表示测量值95%的概率内落在置信区间范围内。

值得注意的是，不仅测定值有平均值和置信区间，相对偏差也有平均值和置信范围，部分验证的数据要求已经要求置信区间在可接受范围内。且如果有多组实验结果的话，相对标准偏差或CV也可以有平均值和置信范围，对于相对标准偏差置信区间来说报告置信上限即可，要求置信上限在可接受范围内。

4、概率（probability）

概率是通过精密度与准确度结合，其涉及到的统计思维与置信区间具有相似性，是判断测定值落在可接收区间（如经典区间是标示值98%~102%）的几率（%）的统计指标。根据USP1200中表明概率一般不得小于0.95（95%）。

其计算公式如下：

六、小结

回收率%和相对标准偏差RSD%是最基本分析方法的统计指标，也是分析方法验证中的重要评价指标。在当前新的思路中，进一步的置信区间估计和概率等的计算可能会应用的越来越普遍。

参考文献

1、USP1200 Requirments for compendial validation

2、USP1225 Validation of compendial procedures

3、《中国药典》2020年版,9101 分析方法验证指导原则（第二次征求意见稿）.

4、黄晓龙.含量测定分析方法验证的可接受标准简介.CDE电子刊物，2006年01月20日.