Scopul studiului a fost determinarea principiilor de implementare a modelelor experimentale: screening-ul și optimizarea în elaborarea metodelor de analiză farmaceutică. Cele mai cunoscute modele de screening sunt: factorial cu două niveluri, factorial fracţionat și Placket-Burman, fiind de obicei utilizate pentru a selecta cei mai importanţi factori care afectează răspunsurile și pentru a-i elimina pe cei nesemnificativi. Cele mai cunoscute modele de optimizare sunt: factorial cu trei niveluri, compozit central și Box-Behnken. Modelele de screening permit modelarea doar de ordinul întâi, în timp ce modelele de optimizare permit o suprafaţă de răspuns de ordinul doi. Modelul ar trebui să fie selectat pe baza Analizei varianţei, care compară variabilitatea datorată nivelului factorilor cu variabilitatea datorată erorii reziduale. Astfel, proiectarea experimentului ajută la identificarea modului în care variabilele independente afectează caracteristicile de performanţă ale unei metode de analiză.

The objective of the study was determination of principles of implementation of experimental models: screening and optimization in development of methods of pharmaceutical analysis. The most well-known screening designs are: two-level full factorial, fractionate factorial and Placket-Burman, being usually used to select the most important factors that affect the responses and to remove the insignificant ones. The most well-known optimization designs are: three-level full factorial, central composite and Box-Behnken. The screening designs allow modeling only first order response surface, while optimization designs allow a second order response surface. The model should be selected based on the application of Analysis of Variance, which compares the variability due to the level of factors with the variability due to residual error. Therefore, the design of experiment contributes to identify how the independent variables affect the analytical method performance characteristics.