Как создать график бланда-альтмана в python

График Бланда-Альтмана используется для визуализации различий в измерениях между двумя разными приборами или двумя разными методами измерения.

Это полезно для определения того, насколько похожи два инструмента или метода при измерении одного и того же понятия.

В этом руководстве представлен пошаговый пример создания графика Бланда-Альтмана в Python.

Шаг 1. Создайте данные

Предположим, биолог использует два разных прибора (А и Б) для измерения веса одного и того же набора из 20 разных лягушек в граммах.

Мы создадим следующий фрейм данных, который будет представлять вес каждой лягушки, измеренный каждым прибором:

 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]})

Шаг 2. Создайте график Бланда-Альтмана.

Далее мы воспользуемся функцией Mean_diff_plot() из пакета statsmodels для создания графика Бланда-Альтмана:

 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 () 

По оси X графика отображаются средние измерения двух инструментов, а по оси Y отображается разница измерений между двумя инструментами.

Сплошная черная линия представляет собой среднюю разницу в измерениях между двумя приборами, а две пунктирные линии представляют пределы 95% доверительного интервала для средней разницы.

Средняя разница оказывается равной 0,5 , а 95% доверительный интервал для средней разницы составляет [-1,86, 2,86] .