{"id":1540,"date":"2023-07-25T23:14:40","date_gmt":"2023-07-25T23:14:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/fade-altman-plot-r\/"},"modified":"2023-07-25T23:14:40","modified_gmt":"2023-07-25T23:14:40","slug":"fade-altman-plot-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/fade-altman-plot-r\/","title":{"rendered":"So erstellen sie ein bland-altman-diagramm in r (schritt f\u00fcr schritt)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ein <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/spur-altman-verblassen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bland-Altman-Diagramm<\/a> wird verwendet, um Messunterschiede zwischen zwei verschiedenen Instrumenten oder zwei verschiedenen Messtechniken zu visualisieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies ist n\u00fctzlich, um festzustellen, wie \u00e4hnlich zwei Instrumente oder Techniken bei der Messung desselben Konzepts sind.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Erstellung eines Bland-Altman-Diagramms in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, ein Biologe verwendet zwei verschiedene Instrumente (A und B), um das Gewicht derselben Gruppe von 20 verschiedenen Fr\u00f6schen in Gramm zu messen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir erstellen den folgenden Datenrahmen in R, der das Gewicht jedes Frosches darstellt, gemessen von jedem Instrument:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\ndf &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (A=c(5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9,\n                     10, 11, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 25),\n                 B=c(4, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 6, 9, 7, 7, 11,\n                     13, 13, 12, 13, 14, 19, 19, 24))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of data\n<\/span>head(df)\n\n  AB\n1 5 4\n2 5 4\n3 5 5\n4 6 5\n5 6 5\n6 7 7<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Berechnen Sie die Differenz der Messungen<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes erstellen wir zwei neue Spalten im Datenrahmen, die die durchschnittliche Messung jedes Frosches sowie die Differenz der Messungen enthalten:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create new column for average measurement<\/span>\n<span style=\"color: #000000;\">df$avg &lt;- rowMeans(df) \n<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#create new column for difference in measurements\n<span style=\"color: #000000;\">df$diff &lt;- df$A - df$B<\/span><\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of data\n<\/span>head(df)\n\n  AB avg diff\n1 5 4 4.5 1\n2 5 4 4.5 1\n3 5 5 5.0 0\n4 6 5 5.5 1\n5 6 5 5.5 1\n6 7 7 7.0 0\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 3: Berechnen Sie die mittlere Differenz und das Konfidenzintervall<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Als n\u00e4chstes berechnen wir die durchschnittliche Differenz der Messungen zwischen den beiden Instrumenten sowie die Ober- und Untergrenze des 95 %-Konfidenzintervalls f\u00fcr die durchschnittliche Differenz:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#find average difference<\/span>\n<span style=\"color: #000000;\">mean_diff &lt;- mean(df$diff)\n\nmean_diff\n\n[1] 0.5\n<\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#find lower 95% confidence interval limits\n<span style=\"color: #000000;\">lower &lt;- mean_diff - 1.96*sd(df$diff)<\/span>\n\n<span style=\"color: #000000;\">lower\n\n[1] -1.921465\n<\/span>\n#find upper 95% confidence interval limits\n<span style=\"color: #000000;\">upper &lt;- mean_diff + 1.96*sd(df$diff)<\/span>\n\n<span style=\"color: #000000;\">upper<\/span>\n\n<span style=\"color: #000000;\">[1] 2.921465\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die mittlere Differenz betr\u00e4gt <strong>0,5<\/strong> und das 95 %-Konfidenzintervall f\u00fcr die mittlere Differenz betr\u00e4gt <strong>[-1,921, 2,921]<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 4: Erstellen Sie das Bland-Altman-Diagramm<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Als N\u00e4chstes verwenden wir den folgenden Code, um mit dem Datenvisualisierungspaket <a href=\"https:\/\/ggplot2.tidyverse.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ggplot2<\/a> ein Bland-Altman-Diagramm zu erstellen:<\/span><\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span><span style=\"color: #008080;\">#load ggplot2\n<\/span><\/span><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create Bland-Altman plot\n<\/span>ggplot(df, <span style=\"color: #3366ff;\">aes<\/span> (x = avg, y = diff)) +\n  geom_point(size=2) +\n  geom_hline(yintercept = mean_diff) +\n  geom_hline(yintercept = lower, color = \" <span style=\"color: #008000;\">red<\/span> \", linetype=\" <span style=\"color: #008000;\">dashed<\/span> \") +\n  geom_hline(yintercept = upper, color = \" <span style=\"color: #008000;\">red<\/span> \", linetype=\" <span style=\"color: #008000;\">dashed<\/span> \") +\n  ggtitle(\" <span style=\"color: #008000;\">Bland-Altman Plot<\/span> \") +\n  ylab(\" <span style=\"color: #008000;\">Difference Between Measurements<\/span> \") +\n  xlab(\" <span style=\"color: #008000;\">Average Measurement<\/span> \")<\/span><\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15305\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/fader1.png\" alt=\"Bland-Altman-Grundst\u00fcck in R\" width=\"468\" height=\"455\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">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.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die schwarze Linie stellt die mittlere Differenz der Messungen zwischen den beiden Instrumenten dar, w\u00e4hrend die beiden roten gepunkteten Linien die Grenzen des 95 %-Konfidenzintervalls f\u00fcr die mittlere Differenz darstellen.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein Bland-Altman-Diagramm wird verwendet, um Messunterschiede zwischen zwei verschiedenen Instrumenten oder zwei verschiedenen Messtechniken zu visualisieren. Dies ist n\u00fctzlich, um festzustellen, wie \u00e4hnlich zwei Instrumente oder Techniken bei der Messung desselben Konzepts sind. Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel f\u00fcr die Erstellung eines Bland-Altman-Diagramms in R. 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