Python တွင် bland-altman plot ကိုဖန်တီးနည်း

Bland-Altman ဇာတ်ကွက်ကို မတူညီသော တူရိယာနှစ်ခု သို့မဟုတ် မတူညီသော တိုင်းတာမှုနည်းပညာနှစ်ခုကြားတွင် တိုင်းတာမှုကွာခြားချက်များကို မြင်သာစေရန် အသုံးပြုသည်။

တူညီသော သဘောတရားကို တိုင်းတာရာတွင် တူညီသော တူရိယာ နှစ်ခု သို့မဟုတ် နည်းစနစ်များ မည်ကဲ့သို့ ဆင်တူသည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် အသုံးဝင်သည်။

ဤသင်ခန်းစာသည် Python ရှိ Bland-Altman ဇာတ်ကွက်ဖန်တီးနည်း အဆင့်ဆင့် ဥပမာကို ပေးသည်။

အဆင့် 1: ဒေတာကိုဖန်တီးပါ။

ဇီဝဗေဒပညာရှင်တစ်ဦးသည် မတူညီသောတူရိယာနှစ်ခု (A နှင့် B) ကိုအသုံးပြု၍ တူညီသောဖား 20 ကောင်၏အလေးချိန်ကို ဂရမ်ဖြင့်တိုင်းတာမည်ဆိုပါစို့။

တူရိယာတစ်ခုချင်းစီအလိုက် တိုင်းတာသည့် ဖားတစ်ခုစီ၏အလေးချိန်ကို ကိုယ်စားပြုသည့် အောက်ပါဒေတာဘောင်ကို ဖန်တီးပါမည်။

 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]})

အဆင့် 2- Bland-Altman ဇာတ်ကွက်ကို ဖန်တီးပါ။

ထို့နောက်၊ Bland-Altman ဇာတ်ကွက်ဖန်တီးရန် statsmodels အထုပ်မှ Mean_diff_plot() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါမည်။

 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 () 

ကွက်၏ x-axis သည် တူရိယာနှစ်ခု၏ ပျမ်းမျှတိုင်းတာမှုကို ပြသပြီး y-axis သည် တူရိယာနှစ်ခုကြားရှိ တိုင်းတာမှုကွာခြားချက်ကို ပြသသည်။

အစိုင်အခဲအနက်ရောင်မျဉ်းသည် တူရိယာနှစ်ခုကြားရှိ တိုင်းတာမှုဆိုင်ရာ ပျမ်းမျှကွာခြားချက်ကို ကိုယ်စားပြုပြီး အစက်ချမျဉ်းနှစ်ခုသည် ပျမ်းမျှကွာခြားမှုအတွက် 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုသည်။

ပျမ်းမျှခြားနားချက်သည် 0.5 ဖြစ်လာပြီး ပျမ်းမျှကွာခြားချက်အတွက် 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလမှာ [-1.86၊ 2.86] ဖြစ်သည်။