介绍

Bland-Altman 图是一种一致性评价测量方法，简称 BA，常用于医学实验和数据分析。

可使用它检测两组数据的一致性，比如对比新旧两种方法，对比一组实际值和预测值等。相对于校准曲线，它能更好地对比两组数据中每个数据对的一致性。

如何看图

图中每个点代表一个实例，其横轴是预测值和实际值的均值，纵轴是其预测值与实际的差值。两条红线分别表示 mean±1.96std 的范围。若大部分样本点落在此范围内，则说明两种方法的测量一致性较好。如上图中最右侧的点，假设它的预测值是 1，实际值是 0.93，则其均值是 0.965（即横坐标），其差值是 0.07（即纵坐标）。

通过看图可以得到一些结论，如：

  • 可以从图中点看出数据的分布；
  • 如果图中点均分布在 0 附近，则说明一致性高；
  • 如果左边密集，右边分散，则说明值越小误差越小；
  • 从 Y 轴可以看出，数据是往上偏还是往下偏。

实现

Python 的 pingouin 和 pyCompare 包都提供 BA 作图工具，也可以使用 matplotlib 直接画图，详见：

Bland-Altman Plots(一致性评价)在python中的实现