【数据分析方法】一致性研究课件

测量一致性评价Inclinicalmeasurementcomparisonofanewmeasurementtechniquewithanestablishedoneisoftenneededtoseewhethertheyagreesufficientlyforthenewtoreplacetheold.Suchinvestigationsareoftenanalysedinappropriately,notablybyusingcorrelationcoefficients.Theuseofcorrelationismisleading.Analternativeapproach,basedongraphicaltechniquesandsimplecalculations,isdescribed,togetherwiththerelationbetweenthisanalysisandtheassessmentofrepeatability.在临床医学、基础试验中，我们常常会对两种或两种以上诊断方法进行比较或者对测量结果进行一致性评价。一种方法是“金标准”或公认的方法，而另外一种是新方法或手段，可能更加经济或者创伤小或者我们关注方法之间互换性如何。通过对诊断或测量结果一致性评价，可以回答“方法之间能否互相替代”的问题。过去临床工作中常用的方法是t检验、方差分析、相关分析、组内相关系数等。这些并不准确，并不恰当。Why？配对t检验，只是检验两组数据的集中位置是否相同，相关分析只是检验数据同步变化的方向与紧密程度，这些只是一致性评价的某一个方面。准确的一致性评价，应当同时考虑到数据的集中趋势、离散趋势以及相关性，这三方面均相同才能认为是“一致”，才能说明方法之间的“可互换性”。对定量资料进行一致性评价的Bland-Altman方法，最初由英国学者BlandJM和AltmanDG于1983年首先提出，1986年在Lancet上发表文章阐述，并与1999年将该方法进一步扩展。MartinBland,J.andD.Altman,STATISTICALMETHODSFORASSESSINGAGREEMENTBETWEENTWOMETHODSOFCLINICALMEASUREMENT.TheLancet,1986.327(8476):p.307-310.该方法的基本思想是，利用原始数据的均值与差值，分别以均值为横轴，以差值为纵轴做散点图(difference-averageplot)，计算差值的均数以及差值的95%分布范围（即为一致性界限），认为应该有95%的差值位于该一致性界值以内。分析散点的分布与一致性界限的位置关系，并且与专业上可接受的界限值相比较，如果一致性界限在临床上可以接受，则认为两种方法一致性较好，可以互换。测量方法的评价是临床研究常见的研究类型，目的是回答下面的问题：1.两种方法得出来的结果是否有差异？差异多大？2.测量误差有多大？测量值的误差是否随测量值的大小变化？3.一种测量方法能被另一种取代吗？4.如何把一种测量值转换成另一种?转换结果准确性如何？5.测量的可靠性如何？

测量方法可以是：不同的试验方法不同的测量员、患者不同的实验室、仪器设备不同时间进行的检测等一次性测量：每个受试者两种方法各测量一次。（见本篇）选择“数据分析”—“诊断试验与预测方程”—“定量测量方法比较”

方法1：方法2：此处选择重复方法为“1：一次性测量”【结果解释】Bland-Altma散点图：即差值（Y）与均值（X）的散点图每个点代表每个检测样本横坐标为受试对象两种方法测量值的均值A，本例中为纵坐标为受试对象两种方法测量值的差值D，本例中为上图3条水平线即差值D的平均值及其95%范围Summary

观察样本量（obs）最小值（minimun）中位数（median）最大值（maximum）;解两种检测方法结果的一般分布情况;Limitsofagreement两方法结果差的均值D;一致性范围（limitsofagreement）;标准差（SD）回答第1个问题：“两种方法得出来的结果是否有差异？差异多大？”结果表明：两边的水平线内覆盖了95%以上的人群，直观看出大部分在2个SD以内，有4个人在2个SD以外存在偏移。【结果解释】Testforconstantvariance：P>0.05，尚不能认为差值D的方差随均值A变化。P<0.05,可以认为均值变大，差值变大，因此进行对数转换。Testforslope=1：P<0.05，两种方法测量值的回归线斜率显著不等于1。也就是说差值D不独立于均值A，不宜用固定的（常数）值来确定一致性范围，即不宜用上面Limitsofagreement表中的结果表达一致性范围。需要通过DA回归分析建立一致性范围与两种方法结果互换函数Testfordiff=0|Slope=1：P=0.033，如果两种方法的散点图回归线斜率等于1，判断两种方法差值是否为零?本例数据两种方法测量值的回归线斜率显著不等于1，因此此项结果不用看。

【临床意义】1.回答第2个问题：测量误差有多大？测量值的误差是否随测量值的大小变化？答案：Testforconstantvariance：P>0.05，尚不能认为测量值的方差随测量值的大小变化，其中方差代表离散度，表明测量值的误差不随测量值的大小变化。P<0.05,可以认为均值变大，差值变大，因此看对数转换。2.回答第3个问题：一种测量方法能被另一种取代吗？答案：Testforslope=1：P<0.05，两种方法不能直接替换，需要建立互换函数。【结果解释】Regression（回归分析）结果，其中D=差值，A=平均值根据表中参数DA回归方程为：95%范围（2*预测值的标准差）：【临床意义】回答第4个问题：如何把一种测量值转换成另一种?转换结果准确性如何？答案：给出了两种测量方法互换函数和置信区间评估准确性。测量一致性评价Yang2016-12-16测量一致性评价Yang2016-12-16测量一致性评价Yang2016-12-16上述分析用Bland-Altma方法，回答前四个问题，下面的分析通过计算组内相关系数（intraclasscorrelationcoefficient,ICC）。回答第5个问题：“测量的可靠性如何？”ReliabilitywasassessedbytheICCforagreement.【易侕软件操作】数据格式转换：选择“数据操作”—“多个变量转换成多条记录”如图所示：ID为要保留变量两个值都将转换成一个新变量名为“VALUE”的值，其相应的指示变量的取值分别为1、2定义指示变量名为NEW_VIDX操作方法：在相应的列（保留该变量、转换成新变量名、指示变量取值）右击所选的行，然后输入相应的值。点击运行。新生成的数据，被保存“datastep”文件中选择“基本统计”—“相关分析”—“组内（intraclass）相关系数”【结果解释】•按“单向随机效应模型计算的组内相关系数”为0.4834•按“采用单向方差分析法计算的组内相关系数”为0.4831【临床意义】回答第5个问题：“测量的可