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介绍
Bland-Altman图是一种一致性评价测量方法,简称BA,常用于医学实验和数据分析。 可使用它检测两组数据的一致性,比如对比新旧两种方法,对比一组实际值和预测值等。相对于校准曲线,它能更好地对比两组数据中每个数据对的一致性。 如何看图图中每个点代表一个实例,其横轴是预测值和实际值的均值,纵轴是其预测值与实际的差值。两条红线分别表示mean±1.96std的范围。若大部分样本点落在此范围内,则说明两种方法的测量一致性较好。如上图中最右侧的点,假设它的预测值是1,实际值是0.93,则其均值是0.965(即横坐标),其差值是0.07(即纵坐标)。 通过看图可以得到一些结论,如: 可以从图中点看出数据的分布; 如果图中点均分布在0附近,则说明一致性高; 如果左边密集,右边分散,则说明值越小误差越小; 从Y轴可以看出,数据是往上偏还是往下偏。 实现Python 的 pingouin 和 pyCompare 包都提供 BA 作图工具,也可以使用matplotlib直接画图,详见: Bland-Altman Plots(一致性评价)在python中的实现 |
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