Background: Bland and Altman plot method is a widely cited graphical approach to assess equivalence of quantitative measurement techniques. It has been widely applied, however often misinterpreted by lacking of inferential statistical support. We aim to develop and distribute a statistical method in R in order to add robust and suitable inferential statistics of equivalence. Methods: Three nested tests based on structural regressions are proposed to assess the equivalence of structural means (accuracy), equivalence of structural variances (precision), and concordance with the structural bisector line (agreement in measurements of data pairs obtained from the same subject) to reach statistical support for the equivalence of measurement techniques. Graphical outputs illustrating these three tests were added to follow Bland and Altman's principles of easy communication. Results: Statistical p-values and robust approach by bootstrapping with corresponding graphs provide objective, robust measures of equivalence. Five pairs of data sets were analyzed in order to criticize previously published articles that applied the Bland and Altman's principles, thus showing the suitability of the present statistical approach. In one case it was demonstrated strict equivalence, three cases showed partial equivalence, and one case showed poor equivalence. Package containing open codes and data is available with installation instructions on GitHub for free distribution. Conclusions: Statistical p-values and robust approach assess the equivalence of accuracy, precision, and agreement for measurement techniques. Decomposition in three tests helps the location of any disagreement as a means to fix a new technique.


翻译:Bland和Altman地块法是一种广泛引用的图形方法,用于评估定量测量技术的等同性。这种方法被广泛采用,但往往被错误地解释为缺乏推论统计支持。我们的目标是在R中制定和分发一种统计方法,以便在R中增加可靠和适当的推论等同性统计数据。方法:基于结构回归的三次嵌套测试,以评估结构手段的等同性(准确性)、结构差异的等值(精确度),以及与结构性双部门线(从同一主题获得的数据对口测量协议)的一致性,以获得测量技术的等同性统计支持。这三个测试的图形产出被添加到Bland和Altman的简单通信原则中。结果:统计 p-vality价值和稳健的方法,以相应的图表为客观和稳妥的衡量尺度。对五对数据集进行了分析,以批评先前发表的应用Bland和Altman原则的文章,从而显示了当前统计方法的适切性。在其中一个案例中,三个案例显示对等性实例显示对等性,在统计计量方法中显示部分对等性和对等性指示的准确性,一个案例显示对等性。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
122+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年11月4日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年10月11日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月13日
Arxiv
0+阅读 · 2022年1月13日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关资讯
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2018年10月11日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】决策树/随机森林深入解析
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年9月21日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员