Bland-Altman分析是驗證設(shè)計用于測量相同參數(shù)的兩種方法之間的一致性或不一致程度的過程。 方法之間的高相關(guān)性表明在數(shù)據(jù)分析中選擇了足夠好的樣品。 在SAS中，我們通過計算變量值的平均值，上限和下限來創(chuàng)建一個Bland-Altman圖。 然后我們使用PROC SGPLOT創(chuàng)建Bland-Altman圖。

創(chuàng)新互聯(lián)建站企業(yè)建站,10余年網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，專注于網(wǎng)站建設(shè)技術(shù)，精于網(wǎng)頁設(shè)計，有多年建站和網(wǎng)站代運營經(jīng)驗，設(shè)計師為客戶打造網(wǎng)絡(luò)企業(yè)風(fēng)格，提供周到的建站售前咨詢和貼心的售后服務(wù)。對于成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計中不同領(lǐng)域進行深入了解和探索，創(chuàng)新互聯(lián)在網(wǎng)站建設(shè)中充分了解客戶行業(yè)的需求，以靈動的思維在網(wǎng)頁中充分展現(xiàn)，通過對客戶行業(yè)精準市場調(diào)研，為客戶提供的解決方案。

句法

在SAS中應(yīng)用PROC SGPLOT的基本語法是：

PROC SGPLOT DATA = dataset;
SCATTER X=variable Y=Variable;
REFLINE value;

以下是使用的參數(shù)的描述：

• Dataset是數(shù)據(jù)集的名稱。
• SCATTER語句表示以X和Y的形式提供的值的散點圖。
• REFLINE創(chuàng)建水平或垂直參考線。

例

在下面的例子中，我們?nèi)蓚€名為new和old的方法生成的兩個實驗的結(jié)果。 我們計算變量值的差異以及相同觀察值的變量的平均值。 我們還計算要在計算的上限和下限中使用的標準偏差值。

結(jié)果顯示Bland-Altman圖為散點圖。

data mydata;
input new old;
datalines;
31 45
27 12
11 37
36 25
14 8
27 15
3 11
62 42
38 35
20 9
35 54
62 67
48 25
77 64
45 53
32 42
16 19
15 27
22 9
8 38
24 16
59 25
;

data diffs ;
set mydata ;
/* calculate the difference */
diff=new-old ;
/* calculate the average */
mean=(new+old)/2 ;
run ;
proc print data=diffs;
run;

proc sql noprint ;
select mean(diff)-2*std(diff),  mean(diff)+2*std(diff)
into   :lower,  :upper 
from diffs ;
quit;

proc sgplot data=diffs ;
scatter x=mean y=diff;
refline 0 &upper &lower / LABEL =  ("zero bias line" "95% upper limit" "95%
lower limit") ;
TITLE 'Bland-Altman Plot';
footnote 'Accurate prediction with 10% homogeneous error'; 
run ;
quit ;

當執(zhí)行上面的代碼中，我們得到以下結(jié)果：

增強型

在上述程序的增強模型中，我們得到95％的置信水平曲線擬合。

proc sgplot data=diffs ;
reg x = new y = diff/clm clmtransparency= .5;
needle x= new y=diff/baseline=0;
refline 0 / LABEL =  ('No diff line');
TITLE 'Enhanced Bland-Altman Plot';
footnote 'Accurate prediction with 10% homogeneous error'; 
run ;
quit ;

當執(zhí)行上面的代碼中，我們得到以下結(jié)果：

網(wǎng)站欄目：創(chuàng)新互聯(lián)SAS教程：SASBlandAltman分析
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