10. Bland-Altman-Plot
Bland-Altman-Plot: Eine Einführung
Einführung
Der Bland-Altman-Plot ist ein grafisches Werkzeug, das in der Statistik zur Bewertung der Übereinstimmung zwischen zwei quantitativen Messmethoden verwendet wird. Entwickelt von J. Martin Bland und Douglas G. Altman im Jahr 1983, bietet dieser Plot eine visuelle Methode, um die Differenzen zwischen zwei Messungen darzustellen und zu analysieren. Seine Relevanz liegt darin, dass er nicht nur die Korrelation zwischen den Methoden betrachtet, sondern auch systematische Abweichungen und zufällige Fehler aufzeigt. Dies ist besonders wichtig, wenn neue Messmethoden entwickelt oder bestehende Methoden validiert werden sollen.
Anwendung
Der Bland-Altman-Plot findet breite Anwendung in Bereichen, in denen präzise Messungen entscheidend sind. Dazu gehören:
- Medizinische Forschung: Vergleich von neuen diagnostischen Geräten mit etablierten Standards.
- Pharmazie: Bewertung der Konsistenz von Medikamentenwirkstoffkonzentrationen.
- Ingenieurwissenschaften: Kalibrierung von Messinstrumenten.
- Umweltwissenschaften: Vergleich von Messmethoden zur Bestimmung von Schadstoffkonzentrationen.
Aufbau / Bestandteile
Ein Bland-Altman-Plot besteht aus folgenden zentralen Elementen:
- X-Achse: Durchschnitt der beiden Messungen für jedes Paar ().
- Y-Achse: Differenz zwischen den beiden Messungen ().
- Mittlere Differenz: Durchschnitt der Differenzen, der die systematische Abweichung zeigt.
- Limits of Agreement: Diese werden oft als mittlere Differenz ± 1,96 Standardabweichungen der Differenzen dargestellt und zeigen den Bereich, in dem 95 % der Differenzen liegen sollten.
Interpretation
Die Interpretation eines Bland-Altman-Plots umfasst:
- Mittlere Differenz: Ein Wert nahe null deutet auf keine systematische Abweichung hin.
- Streuung der Differenzen: Eine geringe Streuung zeigt eine hohe Übereinstimmung.
- Limits of Agreement: Diese geben die Bandbreite der Differenzen an, die als akzeptabel betrachtet wird. Eine enge Bandbreite ist wünschenswert.
Praxisbeispiel
Betrachten wir ein Beispiel in R, um die Anwendung des Bland-Altman-Plots zu veranschaulichen:
# Beispiel-Daten
set.seed(123)
method1 <- rnorm(30, mean = 100, sd = 10)
method2 <- method1 + rnorm(30, mean = 0, sd = 5)
# Bland-Altman-Plot
library(BlandAltmanLeh)
bland.altman.plot(method1, method2, main = "Bland-Altman-Plot")
In diesem Beispiel vergleichen wir zwei Messmethoden, wobei der Plot die Differenzen und deren Verteilung um die mittlere Differenz zeigt.
Erweiterungen
Neben dem klassischen Bland-Altman-Plot gibt es Erweiterungen und verwandte Methoden:
- Modifizierte Bland-Altman-Plots: Berücksichtigen Trends in den Differenzen über den Messbereich.
- Passing-Bablok-Regression: Eine nicht-parametrische Methode zur Schätzung der Beziehung zwischen zwei Messmethoden.
- Deming-Regression: Berücksichtigt Fehler in beiden Messmethoden.
Fazit
Der Bland-Altman-Plot ist ein unverzichtbares Werkzeug zur Bewertung der Übereinstimmung zwischen Messmethoden. Er bietet eine klare visuelle Darstellung, die sowohl systematische als auch zufällige Fehler aufzeigt. Für Forscher und Praktiker in verschiedenen Disziplinen ist er ein wertvolles Instrument zur Validierung und Verbesserung von Messmethoden. Eine kritische Reflexion über die Ergebnisse und die Berücksichtigung von Alternativen oder Erweiterungen kann die Aussagekraft weiter erhöhen.
Für weiterführende Informationen und Studien zur Anwendung des Bland-Altman-Plots empfiehlt sich die Lektüre der Originalarbeiten von Bland und Altman sowie aktueller Literatur in Fachzeitschriften.