Wykres górski
| Polecenie: | Statystyki Porównanie i ocena metodWykres górski |
|---|
Wykres górski (mountain plot, czyli „złożony wykres dystrybuanty empirycznej”) uzyskuje się, obliczając percentyl dla każdej uporządkowanej według rangi różnicy między nową metodą a metodą referencyjną. Aby uzyskać wykres złożony, dla wszystkich percentyli powyżej 50 wykonuje się następujące przekształcenie: percentyl = 100 - percentyl. Te percentyle przedstawia się następnie w zależności od różnic między obiema metodami (Krouwer & Monti, 1995; CLSI, 2003).
Wykres górski jest przydatnym uzupełnieniem wykresu Blanda-Altmana. W szczególności wykres górski ma następujące zalety:
- Łatwiej jest wyodrębnić środkowe 95% danych, nawet gdy dane nie mają rozkładu normalnego.
- Łatwiej jest porównywać różne rozkłady.
Wymagane dane wejściowe
W oknie dialogowym wykresu górskiego wprowadź zmienne dla dwóch lub trzech technik, które chcesz porównać.
Możesz wprowadzić zmienne dla dwóch lub trzech oznaczeń laboratoryjnych. Jeśli oznaczenia są trzy, drugie i trzecie są porównywane z pierwszym, które jest oznaczeniem referencyjnym.
Opcje
- Znaczniki punktów (wszystkie dane): opcja uwzględnienia na wykresie wszystkich punktów danych. Ta opcja jest bardzo przydatna do wykrywania wartości odstających.
- Rysuj linię poziomą na poziomie 2,5 - 97,5 percentyla: może być przydatna do oszacowania całkowitego błędu analitycznego zgodnie z CLSI EP21 (2025).
- Maksymalna dopuszczalna różnica między metodami: (opcjonalnie) z góry określona granica zgodności klinicznej D. Wartość D należy wybrać tak, aby różnice w zakresie od −D do D były klinicznie nieistotne lub pomijalne.
Wyniki
Po kliknięciu OK otrzymujesz następujący wykres:
Wykres górski dostarcza informacji o rozkładzie różnic między metodami.
Jeśli dwa oznaczenia nie wykazują względem siebie obciążenia, „góra” jest wyśrodkowana na zerze. Długie ogony wykresu odzwierciedlają duże różnice między metodami.
W przykładzie mediana różnic jest bliska zeru zarówno dla metody Assay2, jak i Assay3 w porównaniu z Assay 1. Różnice między Assay 1 a Assay3 są na ogół mniejsze niż różnice między Assay 1 a Assay2. Assay3 lepiej więc odpowiada Assay1 niż Assay2.
Po kliknięciu pojedynczej obserwacji na wykresie odpowiadający jej przypadek zostaje zidentyfikowany w okienku podręcznym (zobacz też polecenie Zmienna do identyfikacji przypadków).
Po dwukrotnym kliknięciu obserwacji otwiera się okno arkusza kalkulacyjnego z wyróżnionym odpowiadającym jej przypadkiem.
Kliknij Informacje w menu podręcznym (po naciśnięciu prawego przycisku myszy), aby uzyskać dokładne informacje o liczebności próby, medianie, minimum i maksimum oraz najważniejszych percentylach rozkładu lub rozkładów.
Piśmiennictwo
- CLSI (2003) Estimation of Total Analytical Error for Clinical Laboratory Methods; Approved Guideline. CLSI Document EP21-A. Wayne, PA: Clinical and Laboratory Standards Institute.
- CLSI (2025) Evaluation of Total Analytical Error for Quantitative Medical Laboratory Measurement Procedures. 3rd ed. CLSI guideline EP21. Clinical and Laboratory Standards Institute.
- Krouwer JS, Monti KL (1995) A simple, graphical method to evaluate laboratory assays. Eur J Clin Chem Clin Biochem 33:525-527.
