Come creare un grafico bland-altman in python

Un diagramma di Bland-Altman viene utilizzato per visualizzare le differenze di misurazione tra due diversi strumenti o due diverse tecniche di misurazione.

È utile per determinare quanto siano simili due strumenti o tecniche nel misurare lo stesso concetto.

Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come creare un grafico Bland-Altman in Python.

Passaggio 1: creare i dati

Supponiamo che un biologo utilizzi due strumenti diversi (A e B) per misurare il peso in grammi dello stesso set di 20 rane diverse.

Creeremo il seguente frame di dati che rappresenta il peso di ciascuna rana, misurato da ciascuno strumento:

 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]})

Passaggio 2: crea il grafico Bland-Altman

Successivamente, utilizzeremo la funzione Mean_diff_plot() dal pacchetto statsmodels per creare un grafico 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 () 

L’asse x del grafico mostra la misurazione media dei due strumenti e l’asse y mostra la differenza nelle misurazioni tra i due strumenti.

La linea nera continua rappresenta la differenza media nelle misurazioni tra i due strumenti mentre le due linee tratteggiate rappresentano i limiti dell’intervallo di confidenza al 95% per la differenza media.

La differenza media risulta essere 0,5 e l’intervallo di confidenza al 95% per la differenza media è [-1,86, 2,86] .