2006
DOI: 10.1016/j.jpba.2005.11.006
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A new approach to evaluate regression models during validation of bioanalytical assays

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“…This model of calibration, described by Singtoroj et al (45), was found well suited to best fit the criteria of homoscedasticity (homogeneity of variance over the entire calibration range and minimum bias for each single calibrator) (data not shown). The regression coefficients r 2 of all calibration curves were Ͼ0.99, with back-calculated concentrations of the calibration samples being within Ϯ15% (Ϯ20% at the LLOQs) of the nominal concentrations.…”
Section: Chromatogramsmentioning
confidence: 88%
“…This model of calibration, described by Singtoroj et al (45), was found well suited to best fit the criteria of homoscedasticity (homogeneity of variance over the entire calibration range and minimum bias for each single calibrator) (data not shown). The regression coefficients r 2 of all calibration curves were Ͼ0.99, with back-calculated concentrations of the calibration samples being within Ϯ15% (Ϯ20% at the LLOQs) of the nominal concentrations.…”
Section: Chromatogramsmentioning
confidence: 88%
“…8,36 As concentrações dos analitos são determinadas por meio de regressões obtidas a partir das curvas de calibração e, embora em alguns casos seja necessária a utilização de calibração não-linear, normalmente se opta pela regressão linear, por sua maior simplicidade e aplicabilidade. 1,37 A elaboração de um modelo de regressão pressupõe a existência de um conjunto de pontos que apresentam uma tendência regular e que podem ser representados por uma função matemática, que normalmente é escolhida através de um processo de ajuste conhecido como método dos mínimos quadrados. Portanto, estabelece-se a tendência da variável dependente (y) em função da variável independente (x) que, para uma regressão linear, pode ser expressa como y = ax + b, onde a é o coeficiente angular da reta e b seu intercepto com o eixo y (ou coeficiente linear).…”
Section: Construção E Avaliação De Modelos De Regressãounclassified
“…Porém, mesmo quando se obtém valores de r próximos a 1 ou -1, é possível que a regressão não seja linear ou que o modelo de regressão linear proposto não atenda a faixa de concentração estabelecida. 37,39 Pode-se verificar se a equação de regressão linear é estatisticamente significativa através dos seguintes testes: ajuste do modelo linear, validade da regressão, eficiência da regressão e eficiência máxima.…”
Section: Construção E Avaliação De Modelos De Regressãounclassified
“…The approach to choosing the best regression model was in accordance with the strategy proposed in the previous paper (Singtoroj et al , 2006). Different regression models with or without data transformations and with different weightings were evaluated using model options in EZchrom Elite version 3.18 HPLC System Manager Software (Merck–Hitachi Japan ).…”
Section: Methodsmentioning
confidence: 99%