0

Bland-Altman プロットを使用して、いくつかの診断方法をゴールド スタンダードと比較しました。ここで、各方法とゴールド スタンダードとの一致の違いを 1 つのプロットでグラフィカルに表現します。さまざまな Bland-Altman プロットから得られた平均、信頼区間、および分散を水平ボックスプロットとしてプロットしようとしていますが、それを行う方法がわかりません。次のようなデータフレームがあります。

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

ご助力ありがとうございます！

コラード

4

3 に答える 3

1

生データ（ボックスプロットに必要）を提供しなかったため、機能するRコードを提供できません。また、指定された集計でゴールドスタンダードがどこに作用するかを示すものがないため、何を表示したいのか明確ではありません報告された平均値が i 番目の方法と参照方法の違いを表している場合を除きます (この場合、箱ひげ図の使用方法がわかりません)。データの基本的なプロットは次のようになります

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)

ただし、MethCompパッケージを確認することをお勧めします。これは、複数のメソッドをゴールド スタンダードと比較する場合、複製の有無にかかわらず、結果を表示する場合に特に役立ちます。付属の教科書は

Carstensen、B.臨床測定方法の比較。ジョン・ワイリー・アンド・サンズ・リミテッド 2010

ここに画像の説明を入力

于 2012-02-15T20:05:52.460 に答える
1

「真の」ボックスプロットは、ノンパラメトリック統計に基づく特定のタイプのプロットであり、提供したものではないことを認識する必要があります。それを別の名前にしたい場合は、自由に呼び出すことができ、bxp関数を使用してプロットを行うことができます。ひげと箱のパラメーターの値を含む 5 行 3 列の行列を作成する必要があります。分散を使用して標準偏差を構築できると考えているかもしれません。

 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?")
于 2012-02-15T20:02:57.620 に答える
0

R のboxplot()コマンドを試してみましたか?

デフォルトでは、生データを提供し、データをセグメント化する要因を指定していると想定していると思います。ボックスの独自の境界を計算します。これは、使用しているものに対応する場合と対応しない場合があります。r-graphics を簡単に微調整できるようになりたい場合で、学習する時間が少しある場合は、hadly wikham の ggplot2 をチェックしてください。それは強力で、柔軟で、美しいです！

幸運を！。

于 2012-02-15T19:37:39.157 に答える