Comment créer un tracé Bland-Altman dans R (étape par étape)

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 dans R.

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 dans R qui représente le poids de chaque grenouille, tel que mesuré par chaque instrument :

#create data
df <- data.frame(A=c(5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9,
                     10, 11, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 25),
                 B=c(4, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 6, 9, 7, 7, 11,
                     13, 13, 12, 13, 14, 19, 19, 24))

#view first six rows of data
head(df)

  A B
1 5 4
2 5 4
3 5 5
4 6 5
5 6 5
6 7 7

Étape 2 : Calculer la différence de mesures

Ensuite, nous allons créer deux nouvelles colonnes dans le bloc de données contenant la mesure moyenne de chaque grenouille ainsi que la différence de mesures :

#create new column for average measurement
df$avg <- rowMeans(df) 

#create new column for difference in measurements
df$diff <- df$A - df$B

#view first six rows of data
head(df)

  A B avg diff
1 5 4 4.5    1
2 5 4 4.5    1
3 5 5 5.0    0
4 6 5 5.5    1
5 6 5 5.5    1
6 7 7 7.0    0

Étape 3 : Calculez la différence moyenne et l’intervalle de confiance

Ensuite, nous calculerons la différence moyenne des mesures entre les deux instruments ainsi que les limites supérieure et inférieure de l’intervalle de confiance à 95 % pour la différence moyenne :

#find average difference
mean_diff <- mean(df$diff)

mean_diff

[1] 0.5

#find lower 95% confidence interval limits
lower <- mean_diff - 1.96*sd(df$diff)

lower

[1] -1.921465

#find upper 95% confidence interval limits
upper <- mean_diff + 1.96*sd(df$diff)

upper

[1] 2.921465

La différence moyenne s’avère être de 0,5 et l’intervalle de confiance à 95 % pour la différence moyenne est de [-1,921, 2,921] .

Étape 4 : Créer le tracé de Bland-Altman

Ensuite, nous utiliserons le code suivant pour créer un tracé de Bland-Altman à l’aide du package de visualisation de données ggplot2 :

#load ggplot2
library(ggplot2)

#create Bland-Altman plot
ggplot(df, aes(x = avg, y = diff)) +
  geom_point(size=2) +
  geom_hline(yintercept = mean_diff) +
  geom_hline(yintercept = lower, color = "red", linetype="dashed") +
  geom_hline(yintercept = upper, color = "red", linetype="dashed") +
  ggtitle("Bland-Altman Plot") +
  ylab("Difference Between Measurements") +
  xlab("Average Measurement")

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