幾個Bland-Altman分析的繪圖結果

我使用Bland-Altman圖比較了幾種診斷方法與黃金標準。現在，我將以圖形方式表示每個方法與一個地塊中的黃金標準之間的一致性差異。我試圖將布蘭德 - 阿爾特曼的各種情節中的平均值，置信區間和方差作爲水平箱形圖，但我不知道我這樣做。我有一個數據幀是這樣的：幾個Bland-Altman分析的繪圖結果

Method LCL mean UCL var 
A   -5  4  15  27 
B   -9  2  13  33 
C   -8  4  16  36

非常感謝您的幫助！

科拉多

來源

2012-02-15 corrado

您需要認識到，「真實」箱型圖是基於非參數統計的特定類型的圖表，您沒有提供任何圖表。如果你想把它叫做別的東西，你可以自由地這樣做，你可以使用bxp函數來繪圖。您需要創建一個包含5行和3列的矩陣，其中包含鬍鬚和方框參數的值。你可能會認爲方差可以用來構造標準偏差？

dat <- read.table(text="Method LCL mean UCL var 
A   -5  4  15  27 
B   -9  2  13  33 
C   -8  4  16  36 
", header=TRUE) 
dat$sdpd <- dat$mean + dat$var^0.5 
dat$sdmd <- dat$mean - dat$var^0.5 
dat 
#------ 
    Method LCL mean UCL var  sdpd  sdmd 
1  A -5 4 15 27 9.196152 -1.196152 
2  B -9 2 13 33 7.744563 -3.744563 
3  C -8 4 16 36 10.000000 -2.000000 
#---------- 
bxpm <- with(dat, t(matrix(c(LCL, sdmd, mean, sdpd, UCL), 3,5))) 
bxpm 
#---------- 
      [,1]  [,2] [,3] 
[1,] -5.000000 -9.000000 -8 
[2,] -1.196152 -3.744563 -2 
[3,] 4.000000 2.000000 4 
[4,] 9.196152 7.744563 10 
[5,] 15.000000 13.000000 16 

bxp(list(stats=bxpm, names=dat$Method), main="Not a real boxplot\n 
               Perhaps a double dynamite plot?")

來源

2012-02-15 20:02:57

你說得對，我不是故意要建立一個「真正的」箱線圖，而是圖形化的東西看起來像一個箱線圖。您的解決方案非常完美，謝謝！ – corrado 2012-02-16 11:32:16

我總是感到難過，看到接受的反應沒有任何upvote。（+1） – chl 2012-02-16 11:50:38

您是否嘗試過使用的r boxplot()命令？

我認爲默認情況下，它假定您提供的是原始數據，並指定了一個用於分割數據的因子。它會計算它自己的邊界框，這可能與您正在使用的內容不一致。如果你想能夠輕鬆地微調r-圖形，並且你有一點時間學習，那麼checkout很可能是wikham的ggplot2。它功能強大，靈活而漂亮！

祝你好運！

來源

2012-02-15 19:37:39 Maus

我不能爲你提供工作R代碼裏面，你沒有提供（這是需要的箱線圖）的原始數據，這是不明確的，你要顯示爲沒有證據表明您的金標準是什麼在給定的彙總數據（這些是用不同儀器進行的重複測量？）中發揮作用，除非報告的方法表示第i種方法和參考方法之間的差異（在這種情況下，我看不出如何使用箱線圖）。您的數據的基本情節可能看起來像

dfrm <- data.frame(method=LETTERS[1:3], lcl=c(-5,-9,-8), 
        mean=c(4,2,4), ucl=c(15,13,16), var=c(27,33,36)) 
# I use stripchart to avoid axis relabeling and casting of factor to numeric 
# with default plot function 
stripchart(mean ~ seq(1,3), data=dfrm, vertical=TRUE, ylim=c(-10,20), 
      group.names=levels(dfrm$method), pch=19) 
with(dfrm, arrows(1:3, mean-lcl, 1:3, mean+lcl, angle=90, code=3, length=.1)) 
abline(h=0, lty=2)

不過，我可以建議你看一看的MethComp包，其中將特別有助於你的幾種方法比較的黃金標準，有無重複，如以及顯示結果。配套教科書是

Carstensen，B. Comparing Clinical Measurement Methods。約翰·威利 &父子有限公司2010

來源

2012-02-15 20:05:52 chl

謝謝，MethComp包似乎正是我需要的！但是，我不明白它是如何繪製幾種方法之間的比較，我必須仔細研究它。謝謝！ – corrado 2012-02-16 11:32:32

對於多種方法，Carstensen建議顯示BA情節的散點圖矩陣（在您的情況下，您的三種方法和您的參考之間的成對差異）。請在此查看他的課程之一：[方法比較研究的統計分析]（http://192.38.117.59/~bxc/MethComp/Courses/）。 – chl 2012-02-16 11:44:21

我希望能夠在沒有得到適當承認的情況下減少源自良好建議的悲傷。 – 2012-02-16 13:02:45

幾個Bland-Altman分析的繪圖結果

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