Comment créer un tracé Bland-Altman en Python

Un tracé de Bland-Altman est utilisé pour visualiser les différences de mesures entre deux instruments différents ou deux techniques de mesure différentes.

Il est utile pour déterminer dans quelle mesure deux instruments ou techniques sont similaires pour mesurer le même concept.

Ce didacticiel fournit un exemple étape par étape de la façon de créer un tracé de Bland-Altman en Python.

Étape 1 : Créer les données

Supposons qu’un biologiste utilise deux instruments différents (A et B) pour mesurer le poids du même ensemble de 20 grenouilles différentes, en grammes.

Nous allons créer le bloc de données suivant qui représente le poids de chaque grenouille, tel que mesuré par chaque instrument :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9,
                         10, 11, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 25],
                   'B': [4, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 6, 9, 7, 7, 11,
                         13, 13, 12, 13, 14, 19, 19, 24]})

Étape 2 : Créer le tracé de Bland-Altman

Ensuite, nous utiliserons la fonction Mean_diff_plot() du package statsmodels pour créer un tracé de Bland-Altman :

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

#create Bland-Altman plot                  
f, ax = plt.subplots(1, figsize = (8,5))
sm.graphics.mean_diff_plot(df.A, df.B, ax = ax)

#display Bland-Altman plot
plt.show()

L’axe des x du tracé affiche la mesure moyenne des deux instruments et l’axe des y affiche la différence de mesures entre les deux instruments.

La ligne noire continue représente la différence moyenne des mesures entre les deux instruments tandis que les deux lignes pointillées représentent les limites de l’intervalle de confiance à 95 % pour la différence moyenne.

La différence moyenne s’avère être de 0,5 et l’intervalle de confiance à 95 % pour la différence moyenne est de [-1,86, 2,86] .