पायथन में ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट कैसे बनाएं

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 पायथन 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 निम्नलिखित डेटा फ्रेम बनाएंगे जो प्रत्येक उपकरण द्वारा मापे गए प्रत्येक मेंढक के वजन का प्रतिनिधित्व करेगा:

 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]})

चरण 2: ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट बनाएं

इसके बाद, हम Bland-Altman प्लॉट बनाने के लिए statsmodels पैकेज से Mean_diff_plot() फ़ंक्शन का उपयोग करेंगे:

 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 () 

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।

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

माध्य अंतर 0.5 हो जाता है और माध्य अंतर के लिए 95% विश्वास अंतराल [-1.86, 2.86] है।