Librerías requeridas: dplyr, flextable, car, nortest, ggplot211 Replicación en R de caso de estudio: Yüksel et al. (2007)
Lubricant Efficiency of Magnesium Stearate in Direct Compressible Powder Mixtures Comprising Cellactose® 80 and Pyridoxine Hydrochloride, artículo escrito por Yüksel et al. (2007)
12 Artículo de estudio
El propósito del artículo de Yüksel et al. (2007), Lubricant Efficiency of Magnesium Stearate in Direct Compressible Powder Mixtures Comprising Cellactose® 80 and Pyridoxine Hydrochloride fue evaluar el impacto del estearato de magnesio como lubricante sobre las propiedades de las tabletas elaboradas con Cellactose®80 y clorhidrato de piridoxina. Hay varios trabajos relacionados con el mismo tema, en particular se invita a revisar el trabajo publicado por Kikuta y Kitamori (1994). En este caso, el diseño de experimentos utilizado es un Diseño completamente aleatorizado donde los resultados obtenidos para la prueba de disolución son analizados mediante un análisis de varianza (ANOVA) por tratamiento. Aunque el artículo proporciona la desviación estándar de cada tratamiento, se generaron valores simulados únicamente con fines ilustrativos.
Véase “Guía para la implementación de diseños experimentales en la industria farmacéutica” para una explicación detallada de los cálculos presentados.
13 Simulación de respuestas
El artículo de Yüksel et al. (2007) reporta el valor promedio de las tres réplicas junto con su desviación estándar, por lo que se requiere simular los datos individuales. Para este propósito, se construyó la función simuesblo, disponible en el archivo funciones.R del repositorio ncortes/Disexp_Industria_Farmaceutica en GitHub (funcionesR?).
Los valores simulados para la disolución son: 85.15, 86.27, 38.77, 92, 85.76, 46.16, 89.55, 88.48, 27.3, 86, 86.42, 34.38, 96.12, 85.07, 42.87, 86.62, 86.56, 24.58, 90.64, 90.3, 35.85, 93.99, 83.46, 36.58, 85.13, 87.27, 31.04
| TRAT | R1 | R2 | R3 | 
|---|---|---|---|
| T1 | 85.15 | 86.00 | 90.64 | 
| T2 | 86.27 | 86.42 | 90.30 | 
| T3 | 38.77 | 34.38 | 35.85 | 
| T4 | 92.00 | 96.12 | 93.99 | 
| T5 | 85.76 | 85.07 | 83.46 | 
| T6 | 46.16 | 42.87 | 36.58 | 
| T7 | 89.55 | 86.62 | 85.13 | 
| T8 | 88.48 | 86.56 | 87.27 | 
| T9 | 27.30 | 24.58 | 31.04 | 
14 Modelo de regresión
15 ANOVA
16 Verificación de supuestos
Análisis descriptivo de los tratamientos:
Código
 
Código
# Residuos del modelo
residuales <- mod$residuals
# Prueba de homogeneidad de varianzas
bt <- bartlett.test(residuales~TRAT, data=dis)
# Prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov
ks <- ks.test(residuales,"pnorm",mean(residuales), sd(residuales))
# Prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
sp <- shapiro.test(residuales)| Pruebas | Estadístico | p-valor | Interpretación | 
|---|---|---|---|
| test de bartlett | 5.8750 | 0.6612 | Los residuales son homocedásticos | 
| Kolmogorov-Smirnov | 0.1009 | 0.9204 | Los residuales son normales | 
| Shapiro-Wilk | 0.9721 | 0.6590 | Los residuales son normales |