如何用 python 创建 bland-altman 图

Bland-Altman 图用于可视化两种不同仪器或两种不同测量技术之间的测量差异。

它对于确定两种仪器或技术在测量同一概念时的相似程度非常有用。

本教程提供了如何在 Python 中创建 Bland-Altman 图的分步示例。

第 1 步：创建数据

假设生物学家使用两种不同的仪器（A 和 B）测量同一组 20 只不同青蛙的重量（以克为单位）。

我们将创建以下数据框，代表每台仪器测量的每只青蛙的重量：

 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]})

第 2 步：创建 Bland-Altman 图

接下来，我们将使用 statsmodels 包中的Mean_diff_plot()函数来创建 Bland-Altman 图：

 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 () 

绘图的 x 轴显示两台仪器的平均测量值，y 轴显示两台仪器之间的测量值差异。

黑色实线代表两台仪器之间测量值的平均差异，而两条虚线代表平均差异的 95% 置信区间的限值。

平均差值为0.5 ，平均差值的 95% 置信区间为[-1.86, 2.86] 。