Cómo crear una gráfica de Bland-Altman en R (paso a paso)

Se utiliza un gráfico de Bland-Altman para visualizar las diferencias en las mediciones entre dos instrumentos diferentes o dos técnicas de medición diferentes.

Es útil para determinar qué tan similares son dos instrumentos o técnicas para medir el mismo constructo.

Este tutorial proporciona un ejemplo paso a paso de cómo crear un gráfico de Bland-Altman en R.

Paso 1: crear los datos

Suponga que un biólogo usa dos instrumentos diferentes (A y B) para medir el peso del mismo conjunto de 20 ranas diferentes, en gramos.

Crearemos el siguiente marco de datos en R que representa el peso de cada rana, medido por cada instrumento:

#create data 
df <- data. marco (A = c (5, 5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 9,
                     10, 11, 13, 14, 14, 15, 18, 22, 25),
                 B = c (4, 4, 5, 5, 5, 7, 8, 6, 9, 7, 7, 11,
                     13, 13, 12, 13, 14, 19, 19, 24))

#ver las primeras seis filas del encabezado de datos
 (df)

  AB
1 5 4
2 5 4
3 5 5
4 6 5
5 6 5
6 7 7

Paso 2: Calcule la diferencia en las medidas

A continuación, crearemos dos nuevas columnas en el marco de datos que contienen la medida promedio de cada rana junto con la diferencia en las medidas:

#crear una nueva columna para la medición promedio 
df $ avg <- rowMeans (df) 
 
#crear una nueva columna para la diferencia en las mediciones
 df $ diff <- df $ A - df $ B

#ver las primeras seis filas del encabezado de datos
 (df)

  Diferencia media AB
1 5 4 4,5 1
2 5 4 4,5 1
3 5 5 5,0 0
4 6 5 5,5 1
5 6 5 5,5 1
6 7 7 7,0 0

Paso 3: Calcule la diferencia promedio y el intervalo de confianza

A continuación, calcularemos la diferencia promedio en las mediciones entre los dos instrumentos junto con los límites superior e inferior del intervalo de confianza del 95% para la diferencia promedio:

#find promedio de diferencia 
mean_diff <- mean (df $ diff)

mean_diff

[1] 0,5

# encontrar límites inferiores del intervalo de confianza del 95%
 inferior <- mean_diff - 1,96 * sd (df $ diff)

más bajo

[1] -1,921465

# encontrar límites superiores del intervalo de confianza del 95%
superior <- mean_diff + 1.96 * sd (df $ diff)

superior

[1] 2,921465

La diferencia promedio resulta ser 0.5 y el intervalo de confianza del 95% para la diferencia promedio es [-1.921, 2.921] .

Paso 4: Cree la gráfica de Bland-Altman

A continuación, usaremos el siguiente código para crear un gráfico de Bland-Altman usando el paquete de visualización de datos ggplot2 :

#cargar
 biblioteca ggplot2 (ggplot2)

#create Bland-Altman plot
 ggplot (df, aes (x = avg, y = diff)) +
  geom_point (tamaño = 2) +
  geom_hline (yintercept = mean_diff) +
  geom_hline (yintercept = lower, color = " red ", linetype = " dashed ") +
  geom_hline (yintercept = upper, color = " red ", linetype = " dashed ") +
  ggtitle (" Trama Bland-Altman ") +
  ylab (" Diferencia entre medidas ") +
  xlab (" Medición promedio ")

El eje x del gráfico muestra la medición promedio de los dos instrumentos y el eje y muestra la diferencia en las mediciones entre los dos instrumentos.

La línea negra representa la diferencia promedio en las mediciones entre los dos instrumentos, mientras que las dos líneas discontinuas rojas representan los límites del intervalo de confianza del 95% para la diferencia promedio.

• https://r-project.org
• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/