Sas-bland-altman-analysis
提供：Dev Guides
SAS-ブランドアルトマン分析
Bland-Altman分析は、同じパラメーターを測定するために設計された2つの方法の一致または不一致の程度を検証するプロセスです。 メソッド間の相関が高いことは、データ分析で十分なサンプルが選択されていることを示しています。 SASでは、変数値の平均、上限、下限を計算することにより、ブランドアルトマンプロットを作成します。 次に、PROC SGPLOTを使用して、Bland-Altmanプロットを作成します。
構文
SASでPROC SGPLOTを適用するための基本的な構文は次のとおりです-
PROC SGPLOT DATA = dataset;
SCATTER X = variable Y = Variable;
REFLINE value;以下は、使用されるパラメータの説明です-
- Dataset はデータセットの名前です。
- SCATTER ステートメントは、XおよびYの形式で提供された値の散布図グラフを確認します。
- REFLINE は、水平または垂直の基準線を作成します。
例
次の例では、newとoldという名前の2つのメソッドによって生成された2つの実験の結果を取得します。 変数の値の差と、同じ観測値の変数の平均を計算します。 また、計算の上限と下限で使用される標準偏差値を計算します。
結果は、散布図としてブランドアルトマンプロットを示しています。
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 ;上記のコードが実行されると、次の結果が得られます-
拡張モデル
上記のプログラムの拡張モデルでは、95％の信頼レベルの曲線近似が得られます。
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 ;上記のコードが実行されると、次の結果が得られます-
