आर में ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट कैसे बनाएं (चरण दर चरण)

ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट का उपयोग दो अलग-अलग उपकरणों या दो अलग-अलग माप तकनीकों के बीच माप अंतर को देखने के लिए किया जाता है।

यह यह निर्धारित करने के लिए उपयोगी है कि एक ही अवधारणा को मापने में दो उपकरण या तकनीकें कितनी समान हैं।

यह ट्यूटोरियल आर में ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट बनाने का चरण-दर-चरण उदाहरण प्रदान करता है।

चरण 1: डेटा बनाएं

मान लीजिए कि एक जीवविज्ञानी 20 अलग-अलग मेंढकों के एक ही सेट के वजन को ग्राम में मापने के लिए दो अलग-अलग उपकरणों (ए और बी) का उपयोग करता है।

हम आर में निम्नलिखित डेटा फ़्रेम बनाएंगे जो प्रत्येक उपकरण द्वारा मापा गया प्रत्येक मेंढक के वजन का प्रतिनिधित्व करता है:

 #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)

  AB
1 5 4
2 5 4
3 5 5
4 6 5
5 6 5
6 7 7

चरण 2: माप में अंतर की गणना करें

इसके बाद, हम डेटा फ्रेम में दो नए कॉलम बनाएंगे जिसमें प्रत्येक मेंढक के औसत माप के साथ-साथ माप में अंतर भी शामिल होगा:

 #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)

  AB 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

चरण 3: माध्य अंतर और आत्मविश्वास अंतराल की गणना करें

इसके बाद, हम दो उपकरणों के बीच माप में औसत अंतर के साथ-साथ औसत अंतर के लिए 95% विश्वास अंतराल की ऊपरी और निचली सीमा की गणना करेंगे:

 #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

माध्य अंतर 0.5 हो जाता है और माध्य अंतर के लिए 95% विश्वास अंतराल [-1.921, 2.921] है।

चरण 4: ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट बनाएं

इसके बाद, हम ggplot2 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पैकेज का उपयोग करके ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट बनाने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग करेंगे:

 #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 ") 

प्लॉट का x-अक्ष दो उपकरणों के औसत माप को प्रदर्शित करता है और y-अक्ष दोनों उपकरणों के बीच माप में अंतर को प्रदर्शित करता है।

काली रेखा दो उपकरणों के बीच माप में औसत अंतर का प्रतिनिधित्व करती है जबकि दो लाल बिंदीदार रेखाएं औसत अंतर के लिए 95% विश्वास अंतराल की सीमा का प्रतिनिधित्व करती हैं।