Question

我正在尝试使用Bland & Altman (1999) Stat Methods Med Res中所述的非参数方法在R中进行Bland-Altman分析。特别是我在百分位数上使用了第二种非参数方法。

为了获得95％的协议限制，我在差平均图上绘制了2.5和97.5个百分位数（以及中位数）。到目前为止，一切都很好。我的问题是如何计算中位数和两个百分位数的置信区间。 Bland＆Altman在他们的论文中说，可以使用“二项式比例的标准方法或百分位数的标准误差”来构造它们。

我认为我通过使用二项式比例的费力方法设法获得了R中位数的CI。

# use prop.test() to obtain CI of the median for sample of n=98
ct50 <- prop.test(x=(98*50/100), 98, conf.level=0.95, correct=F)
round(ct50$estimate[]*100)
round(ct50$conf.int[1]*100)
round(ct50$conf.int[2]*100)

# save the centiles corresponding to median and 95% CI 
MedianD <- ct50$estimate[]
lowCI_MedianD<-ct50$conf.int[1]
highCI_MedianD<-ct50$conf.int[2]

# generate random variable
x <- runif(98, min=0, max=10)

# Obtain y values corresponding to:
# lower limit of the 95% CI of the median (40th percentile)
quantile(x, lowCI_MedianD)
# median (50th percentile)
quantile(x, MedianD)
# upper limit of the 95% CI of the median (60th percentile)
quantile(x, highCI_MedianD)

# These are y values I would need to plot on my average-difference BA plots

要找到第2.5和97.5个百分位数的CI（我的协议限制），我不确定是否只需要遵循相同的步骤，只是百分位数不同。 Bland＆Altman的原始论文并不专门针对非参数方法，我找不到任何可行的示例，但是Bland＆Altman的其他地方则引用此paper来查找百分位数的CI，我不确定如何获取它们。

我想知道是否有人可以帮助您

计算协议非参数限制的CI
找到一种更简单的方法来获取我需要准备的统计信息乏味的奥特曼情节

任何使用这种方法的示例的引用也非常受欢迎。提前非常感谢！

Answer 1

我也将对该主题感兴趣，以了解如何绘制非参数平淡的奥特曼图！

非参数Bland-Altman分析中位数和百分位数的R-CI

1 个答案: