So erstellen sie ein bland-altman-diagramm in python

Ein Bland-Altman-Diagramm wird verwendet, um Messunterschiede zwischen zwei verschiedenen Instrumenten oder zwei verschiedenen Messtechniken zu visualisieren.

Dies ist nützlich, um festzustellen, wie ähnlich zwei Instrumente oder Techniken bei der Messung desselben Konzepts sind.

Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel für die Erstellung eines Bland-Altman-Diagramms in Python.

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten

Angenommen, ein Biologe verwendet zwei verschiedene Instrumente (A und B), um das Gewicht derselben Gruppe von 20 verschiedenen Fröschen in Gramm zu messen.

Wir erstellen den folgenden Datenrahmen, der das Gewicht jedes Frosches darstellt, gemessen von jedem 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]})

Schritt 2: Erstellen Sie das Bland-Altman-Diagramm

Als Nächstes verwenden wir die Funktion Mean_diff_plot() aus dem statsmodels-Paket, um ein Bland-Altman-Diagramm zu erstellen:

 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 () 

Die x-Achse des Diagramms zeigt die durchschnittliche Messung der beiden Instrumente und die y-Achse zeigt den Unterschied in den Messungen zwischen den beiden Instrumenten.

Die durchgezogene schwarze Linie stellt die mittlere Differenz der Messungen zwischen den beiden Instrumenten dar, während die beiden gepunkteten Linien die Grenzen des 95 %-Konfidenzintervalls für die mittlere Differenz darstellen.

Die mittlere Differenz beträgt 0,5 und das 95 %-Konfidenzintervall für die mittlere Differenz beträgt [-1,86, 2,86] .