ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट की व्याख्या कैसे की जाती है?

Question

प्लेन इंग्लिश में, ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट की व्याख्या कैसे की जाती है?

दो अलग-अलग माप विधियों की तुलना करने के अन्य तरीकों पर एक ब्लैंड-अल्टमैन साजिश का उपयोग करने के क्या फायदे हैं?

Answer 1

ब्लैंड-एल्टमैन प्लॉट को व्यापक रूप से टुकी मीन-डिफरेंस प्लॉट के रूप में जाना जाता है (जॉन टुके http://en.wikipedia.org/wiki/John_Tukey द्वारा तैयार किए गए कई चार्ट में से एक )।

विचार यह है कि एक्स-एक्सिस आपके दो मापों का मतलब है, जो "सही" परिणाम के रूप में आपका सबसे अच्छा अनुमान है और वाई-अक्ष दो माप अंतरों के बीच का अंतर है। तब चार्ट माप में कुछ प्रकार की विसंगतियों को उजागर कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि एक विधि हमेशा बहुत अधिक परिणाम देती है, तो आपको अपने सभी बिंदु ऊपर या शून्य रेखा से नीचे मिलेंगे। यह भी प्रकट कर सकता है, उदाहरण के लिए, एक विधि उच्च मूल्यों का अनुमान लगाती है और कम मूल्यों का अनुमान लगाती है।

यदि आप ब्लैंड-ऑल्टमैन प्लॉट पर बिंदुओं को शून्य, ऊपर और नीचे सभी जगह बिखरे हुए देखते हैं, तो यह सुझाव देता है कि एक दृष्टिकोण बनाम दूसरे के अनुरूप कोई पूर्वाग्रह नहीं है (निश्चित रूप से, इस साजिश को छिपाया जा सकता है नहीं दिखा)।

अनिवार्य रूप से, यह डेटा की खोज के लिए एक अच्छा पहला कदम है। अन्य तकनीकों का उपयोग माप के अधिक विशेष प्रकार के व्यवहार में खुदाई करने के लिए किया जा सकता है।

Comments

यदि B & A का द्रव्यमान तिरछे तरीके से कम हो तो इसका क्या मतलब है? मैं ईसीजी संकेतों का अध्ययन कर रहा हूं और सोच रहा हूं कि क्या इसका मतलब विद्युत अक्ष हो सकता है।

— लेओ लेपोल्ड हर्ट्ज़ o

Answer 2

अंतर बनाम औसत प्लॉट के अलावा, ब्लैंड और ऑल्टम प्लॉट भी औसत बनाम अनुपात हो सकते हैं। भूखंडों।

उदाहरण के लिए, एक नई तौल मशीन निम्न डेटा देती है जब वजन के लोग उस पर 60, 70 और 80 किलो वजन करते हैं ..

66 किग्रा 77 किग्रा 88 किग्रा

ऐसे में हर बार वेटिंग मशीन 10% वजन कम कर देती है। इसलिए अनुपात बनाम औसत प्लॉट इस मामले में डेटा का एक बेहतर दृश्य देगा।

Comments

वेलिडेट पार करने के लिए आपका स्वागत है ! कृपया हमारे दौरे को देखने के लिए कुछ समय लें । यदि आप अपनी प्रतिक्रिया के साथ प्रशस्ति पत्र प्रदान करते हैं तो यह भी उपयोगी होगा।

— तावरॉक

तर्कपूर्ण रूप से, (1) ज्यामितीय माध्य से बेहतर संदर्भ यहाँ है (2) लॉग अनुपात = लॉग एक - लॉग अन्य और लॉग ज्यामितीय मतलब तब प्लॉट किया जा सकता है।

— निक कॉक्स

Answer 3

यह ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट की विकिपीडिया परिभाषा है:

विश्लेषणात्मक रसायन विज्ञान या बायोमेडिसिन में एक ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट (अंतर साजिश) दो अलग-अलग assays के बीच समझौते का विश्लेषण करने में उपयोग किए जाने वाले डेटा प्लॉटिंग की एक विधि है। यह Tukey माध्य-अंतर प्लॉट 1 के समान है , वह नाम जिसके द्वारा इसे अन्य क्षेत्रों में जाना जाता है, लेकिन जे। मार्टिन ब्लैंड और डगलस जी। ऑल्टमैन द्वारा चिकित्सा आंकड़ों में लोकप्रिय बनाया गया था।

यदि आप पायथन में एक ब्लैंड-अल्टमैन प्लॉट लागू करना चाहते हैं, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं:

यदि आप इसे पायथन में करना चाहते हैं तो आप इस कोड का उपयोग कर सकते हैं

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import random
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')

मैंने सिर्फ अंतिम पंक्ति जोड़ी क्योंकि मुझे ggplot शैली पसंद है।

def plotblandaltman(x,y,title,sd_limit):
    plt.figure(figsize=(20,8))
    plt.suptitle(title, fontsize="20")
    if len(x) != len(y):
        raise ValueError('x does not have the same length as y')
    else:
        for i in range(len(x)):
            a = np.asarray(x)

            b = np.asarray(x)+np.asarray(y)
            mean_diff = np.mean(b)
            std_diff = np.std(b, axis=0)
            limit_of_agreement = sd_limit * std_diff
            lower = mean_diff - limit_of_agreement
            upper = mean_diff + limit_of_agreement

            difference = upper - lower
            lowerplot = lower - (difference * 0.5)
            upperplot = upper + (difference * 0.5)
            plt.axhline(y=mean_diff, linestyle = "--", color = "red", label="mean diff")

            plt.axhline(y=lower, linestyle = "--", color = "grey", label="-1.96 SD")
            plt.axhline(y=upper, linestyle = "--", color = "grey", label="1.96 SD")

            plt.text(a.max()*0.85, upper * 1.1, " 1.96 SD", color = "grey", fontsize = "14")
            plt.text(a.max()*0.85, lower * 0.9, "-1.96 SD", color = "grey", fontsize = "14")
            plt.text(a.max()*0.85, mean_diff * 0.85, "Mean", color = "red", fontsize = "14")
            plt.ylim(lowerplot, upperplot)
            plt.scatter(x=a,y=b)

और अंतिम रूप से मैं सिर्फ कुछ यादृच्छिक मान बनाता हूं और इस फ़ंक्शन में उनकी तुलना करता हूं

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
plotblandaltman(x,y,"Bland-altman plot",1.96)

कुछ मामूली संशोधन के साथ, आप आसानी से एक लूप जोड़ सकते हैं और कई प्लॉट बना सकते हैं