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Bland-Altman结果解读详解

之前我们讲解了什么是Bland-Altman图,以及如何用graphpad作Bland-Altman图。本期我们来简单解读一下Bland-Altman结果。

 

1.分析结果中第一页给出了两种方法测量值的差异值(Difference)与平均值(Averagegraphpad自带数据集为例,假设两种测量方法分别叫做MFSV,那么

 

差异值(Difference=MF value-SV value

平均值(Average=0.5*(MF value+SV value)


0 (1).png


2.第二个结果给出的是Bias,SD of bias, 95% Limits of Agreement等参数

 

Bias差异值的平均值mean difference)。两种方法的一致性越高,差异值的平均值应该越接近于0For a perfect agreement, the mean difference between any two methods should be as close as possible to zero

 

SD of bias, 差异值的标准差,也就是两种方法差异值的变异情况

 

95% Limits of Agreement95%一致性界限,计算方法为Bias ± 1.96 SD of bias,比如,我们这里计算出的Bias和SD of bias分别为0.2381和6.964,那么95%一致性界限就是0.2381 ± 1.96×6.964=-13.41~13.89


0 (2).png


如果我们假设差异值呈正态分布,且样本量足够大,使得样本平均值和样本SD均非常接近其群体值,则两种测定方法之间的差异值的95%预计将在95%一致性界限所描述的数值范围内。

 

特别是在样本量小的情况下,样本平均值和样本SD可能不具有接近真实群体平均值和SD的数值。这时还可以计算95%一致性界限的置信区间Prism不会在结果中给出95%一致性界限的置信区间这个参数,但可以通过公式轻松计算出来。

 


注意事项:


输入数据时,每行上的两个值必须来自同一个受试者或者同一个样本(这个其实很好理解)。

 

我们只需要输入原始数据即可,不需要输入差异值和平均值。利用graphpad作Bland-Altman时,他会计算差值和平均值,然后给出结果和Bland-Altman图。

 

实际上,Bland-Altman远比这里描述的要复杂,感兴趣的同学可以参考这篇文献:Understanding Bland Altman analysis


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