Python'da bland-altman grafiği nasıl oluşturulur

Bland-Altman grafiği, iki farklı alet veya iki farklı ölçüm tekniği arasındaki ölçüm farklarını görselleştirmek için kullanılır.

Aynı kavramı ölçmede iki araç veya tekniğin ne kadar benzer olduğunu belirlemek açısından faydalıdır.

Bu eğitimde Python’da Bland-Altman grafiğinin nasıl oluşturulacağına ilişkin adım adım bir örnek sunulmaktadır.

1. Adım: Verileri oluşturun

Bir biyoloğun, 20 farklı kurbağadan oluşan aynı grubun ağırlığını gram cinsinden ölçmek için iki farklı alet (A ve B) kullandığını varsayalım.

Her kurbağanın ağırlığını temsil eden, her aletle ölçülen aşağıdaki veri çerçevesini oluşturacağız:

 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]})

Adım 2: Bland-Altman grafiğini oluşturun

Daha sonra, bir Bland-Altman grafiği oluşturmak için statsmodels paketindeki Mean_diff_plot() fonksiyonunu kullanacağız:

 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 () 

Grafiğin x ekseni iki aletin ortalama ölçümünü, y ekseni ise iki alet arasındaki ölçüm farkını gösterir.

Düz siyah çizgi, iki cihaz arasındaki ölçümlerdeki ortalama farkı temsil ederken, iki noktalı çizgi, ortalama fark için %95 güven aralığının sınırlarını temsil eder.

Ortalama fark 0,5 olarak ortaya çıkıyor ve ortalama fark için %95 güven aralığı [-1,86, 2,86] oluyor.