데이터 검증

방법 검증은 주어진 방법이 지속적으로 신뢰할 수 있고 고품질의 결과를 생성하는지 확인하기 위해 설계된 분석 화학의 중요한 프로세스입니다. 이 과정은 방법을 다른 표본 매트릭스에 적용하거나 절차를 수정하여 다양한 응용 분야에서 결과가 허용 가능한 표준을 충족하는지 확인하는 데 필수적입니다.

방법 검증의 주요 매개변수는 다음과 같습니다.

• 특이성: 다른 물질의 간섭 없이 대상 분석물을 정확하게 측정하는 방법의 능력.
• 선형성: 지정된 범위에서 분석물의 농도에 정비례하는 결과를 생성하는 방법의 능력.
• 정확도: 측정된 값과 실제 값의 근접성으로 방법의 진실성을 반영합니다.
• 정밀도: 동일한 조건에서 반복 측정한 결과의 일관성으로, 종종 표준 편차를 통해 평가합니다.
• 범위: 방법이 허용 가능한 정확도, 정밀도 및 선형성을 입증한 분석물의 상한과 하한 농도 사이의 간격.
• 검출 한계(LOD): 정량화되지 않을 수 있지만 방법으로 검출할 수 있는 가장 작은 분석물 농도.
• 정량 한계(LOQ): 허용 가능한 정확도와 정밀도로 정량적으로 측정할 수 있는 분석물의 최저 농도.
• 견고성: 분석 조건의 작고 의도적인 변화에 영향을 받지 않는 방법의 능력은 일상적인 사용 중에 신뢰성을 나타냅니다.

이러한 매개변수를 평가하려면 방법과 분석을 수행하는 분석자 모두에서 발생할 수 있는 무작위 오류와 체계적 오류를 구별해야 합니다. 종종 무작위 오류와 관련된 방법의 정밀도는 동일한 조건에서 일관성을 반영하는 반복 측정의 표준 편차를 사용하여 평가할 수 있습니다.

체계적 오류는 종종 정확도 또는 결과가 실제 값에 얼마나 가까운지에 영향을 미칩니다. 이러한 오류는 표준 참조, 공백 또는 다양한 표본 크기를 사용하는 등 다양한 수단을 통해 평가할 수 있습니다. 또한 대체 방법을 사용하여 독립적으로 시험하거나 다른 실험실에서 동일한 분석을 수행하면 각각 방법 또는 분석자에서 비롯된 체계적 오류가 드러날 수 있습니다.

전반적으로 방법 검증은 표본 유형이나 절차 조정의 변경에 관계없이 분석 방법이 신뢰할 수 있는 결과를 산출할 것이라는 확신을 제공합니다.