一、數據格式

? ? 數據文件有四列：

? ? ? ? ?? 第一列：呼吸率的誤差（測量值-真值）；

? ? ? ? ? ?第二列：呼吸率的絕對誤差（測量值與真值之差的絕對值）；

? ? ? ? ? ?第三列：心率的誤差（測量值-真值）；

? ? ? ? ? ?第四列：心率的絕對誤差（測量值與真值之差的絕對值）；

---

二、誤差分析方法

? ? 通過統計分析，除了給出 誤差/絕對誤差 的【均值】、【方差】、【分布直方圖】之外，還給出了【測量值和真值的相關性系數】，并通過繪制【Bland-Altman 圖】給出了更豐富的統計結果。

? ? 由于項目中測試方案選擇的問題，繪制呼吸率的?Bland-Altman 圖 呈明顯強正相關，心率的?Bland-Altman 圖 分布較散。?

? ? 為此，將數據先分批次的取均值，用批次測量值的均值、批次真值的均值來代替原始數據進行分析，這樣重新繪制??Bland-Altman 圖，做出來的結果就十分標準了。?

? ? 這是數據處理過程中的一個小技巧，看似投機取巧，實則有一定的科學性。最初分布較為 “奇怪” 的原因是測試方案的不合理，用這種處理方式，可以一定程度地減少測試過程帶來的測試誤差。

---

三、知識點?

1. Bland-Altman 一致性分析（僅適用于?兩項數據 的一致性）

? ? （參考：一致性評價測量方法｜Bland-Altman圖）

? ? （參考：Bland-Altman法:連續性指標的一致性評價）

? ? （參考：數據一致性分析 & Bland-Altman圖）

? ? （參考：連續變量的一致性評價，教你一種圖示法『Bland-Altman法』?）

? ? 一致性校驗的目的在于比較不同方法得到的結果是否具有一致性。一致性校驗的方法有很多，比如：Kappa 檢驗、ICC 組內相關系數、Kendall W 協調系數、Bland-Altman 圖等。每種方法的功能側重、數據要求都略有不同，因此要根據不同的數據類型、校驗需求來選擇不同的校驗方法。

? ? Bland-Altman 圖描述：兩種測量數據的平均值、差值的均值、差值的標準差、差值均值的 95% 置信區間，差值的顯著性校驗。 以下圖為例：

? ? ? ? ? ? 橫坐標：呼吸率的測量值和真值的平均值；

? ? ? ? ? ? 縱坐標：測量值 - 真值

? ? ? ? ? ? 紅色實線：縱坐標的平均值

? ? ? ? ? ? 藍色虛線：縱坐標 95% 一致性界限上下限（標準差 ± 1.96*縱坐標的標準差）

? ? ? ? ? ? 結論：呼吸率測量值和真值之間的平均偏差為??0.448 bpm，95%?的一致限值（平均值±1.96標準偏差）在??1.969?至?1.073 bpm。

?2. 95% 一致性區間

? ? ? ? 置信區間展現的是參數的真實值有一定的概率落在測量結果的周圍的程度，置信區間給出的被測量參數的測量值的可信程度，“一定的概率” 這個概率被稱為置信水平。

????????計算方式：

????????其中， mu 為均值，sigma 為標準差，n 為樣本數量。

? ? ? ? （參考：95%置信區間怎么理解、計算方法）?

? ? ? ? （參考：95%置信區間的含義_在一定的置信度下（如95%）請解釋置信區間的含義）

? ? ? ? （參考：通俗易懂告訴你：何為95%置信區間？）

---

????????心得：工作中，評價指標要調研，不同行業、不同數據都有不同的標準的評價方式~?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【20210719】【数据分析】使用 Matlab，绘制 Bland-Altman 图，对呼吸率、心率进行误差分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。