Cara membuat plot bland-altman dengan python

Plot Bland-Altman digunakan untuk memvisualisasikan perbedaan pengukuran antara dua instrumen berbeda atau dua teknik pengukuran berbeda.

Berguna untuk menentukan seberapa mirip dua instrumen atau teknik dalam mengukur konsep yang sama.

Tutorial ini memberikan contoh langkah demi langkah tentang cara membuat plot Bland-Altman dengan Python.

Langkah 1: Buat datanya

Misalkan seorang ahli biologi menggunakan dua instrumen berbeda (A dan B) untuk mengukur berat 20 katak berbeda yang sama, dalam gram.

Kami akan membuat kerangka data berikut yang mewakili berat setiap katak, yang diukur dengan setiap instrumen:

 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]})

Langkah 2: Buat plot Bland-Altman

Selanjutnya, kita akan menggunakan fungsi Mean_diff_plot() dari paket statsmodels untuk membuat plot Bland-Altman:

 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 () 

Sumbu x pada plot menampilkan rata-rata pengukuran kedua instrumen dan sumbu y menampilkan selisih pengukuran kedua instrumen.

Garis hitam pekat mewakili perbedaan rata-rata pengukuran antara kedua instrumen, sedangkan dua garis putus-putus mewakili batas interval kepercayaan 95% untuk perbedaan rata-rata.

Perbedaan rata-ratanya adalah 0,5 dan interval kepercayaan 95% untuk perbedaan rata-rata tersebut adalah [-1.86, 2.86] .