Python でブランド アルトマン プロットを作成する方法

Bland-Altman プロットは、 2 つの異なる機器または 2 つの異なる測定技術間の測定差を視覚化するために使用されます。

これは、同じ概念を測定する際に 2 つの機器または技術がどの程度類似しているかを判断するのに役立ちます。

このチュートリアルでは、Python でブランド-アルトマン プロットを作成する方法を段階的に説明します。

ステップ 1: データを作成する

生物学者が 2 つの異なる機器 (A と B) を使用して、20 匹の異なるカエルの同じセットの重さをグラム単位で測定するとします。

各機器で測定された各カエルの体重を表す次のデータ フレームを作成します。

 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]})

ステップ 2: ブランド-アルトマン プロットを作成する

次に、statsmodels パッケージのMean_diff_plot()関数を使用して、Bland-Altman プロットを作成します。

 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 () 

プロットの X 軸は 2 つの機器の平均測定値を表示し、Y 軸は 2 つの機器間の測定値の差を表示します。

黒の実線は 2 つの機器間の測定値の平均差を表し、2 つの点線は平均差の 95% 信頼区間の限界を表します。

平均差は0.5であることがわかり、平均差の 95% 信頼区間は[-1.86, 2.86]です。