두 가지 분석 방법이 동일하다는 것을 나타내는 방법은 무엇입니까?

매트릭스에서 특정 분자의 농도를 측정 할 수있는 두 가지 분석 방법이 있습니다 (예 : 물의 소금 양을 측정하십시오)

두 가지 방법이 다르며 각각 고유 한 오류가 있습니다. 두 가지 방법이 동일하거나 그렇지 않은 방법을 보여주는 방법은 무엇입니까?

분산 그래프에서 두 방법으로 측정 한 여러 샘플의 결과를 플로팅하는 것이 좋은 첫 번째 단계이지만 좋은 통계 방법이 있습니까?

간단한 상관 관계 접근법은 방법 비교 연구 결과를 분석하는 올바른 방법이 아닙니다. 이 주제와 관련하여 필자가 언급 한 (1,2)의 추천 도서가 두 개 이상 있습니다. 간단히 말해서, 측정 방법을 비교할 때 일반적으로 (a) 비교에 사용 된 특정 샘플에 의존하지 않아야하며 (b) 특정 측정 기기와 관련된 측정 오류를 고려해야합니다. 이것은 상관 관계에 근거한 방법을 배제하며, 우리는 품목의 체계적인 영향을 반영 할 수있는 분산 성분 또는 혼합 효과 모델에주의를 기울여야한다. (ㅏ).

귀하의 경우 두 가지 다른 방법을 사용하여 단일 측정을 수집했으며 (그중 어느 것도 금 표준으로 간주되지 않을 것이라고 가정합니다) 가장 기본적인 조치는 차이 ( )와 평균 ( ); 이것을 bland-altman-plot 이라고합니다 . (1) 두 측정 세트 사이의 변동이 일정하고 (2) 차이의 분산이 관찰 된 값의 범위에 걸쳐 일정한지 확인할 수 있습니다. 기본적으로 이것은 대 의 간단한 산점도의 45 ° 회전이며 선형 회귀 분석에 사용 된 적합 대 잔차 값 의 도표에 가깝습니다 . 그때, ( X 1 + X 2 ) / 2 X 1 X $X_1-X_2$$(X_1+X_2)/2$$X_1$$X_2$

• 차이가 일정하면 ( constant bias ) 일치 한계를 계산할 수 있습니다 ((3) 참조)
• 차이가 측정 범위에 걸쳐 일정하지 않은 경우 두 방법 사이에 선형 회귀 모델을 맞출 수 있습니다 (예측 자로 선택할 방법 선택).
• 차이의 분산이 일정하지 않은 경우 상수 분산으로 관계를 선형으로 만드는 적절한 변환을 찾으십시오.

다른 세부 사항은 (2), 4 장에서 찾을 수 있습니다.

참고 문헌

1. Dunn, G (2004). 신뢰성 연구의 설계 및 분석 . 아놀드. International Journal of Epidemiology 의 검토를 참조하십시오 .
2. Carstensen, B (2010). 임상 측정 방법 비교 . 와일리 R 코드를 포함한 웹 사이트를 참조하십시오 .
3. Bland와 Altman의 원본 논문, 두 가지 임상 측정 방법 간의 일치 성을 평가하기위한 통계적 방법 .
4. Carstensen, B (2004). 여러 측정 방법 비교 및 ​​예측 . 생물 통계학 , 5 (3) , 399–413.

진정한 집중력을 알 방법이 없다면 가장 간단한 방법은 상관 관계입니다. 그 이상의 단계는 방법 1을 사용하여 방법 2의 결과를 예측하는 간단한 회귀 분석을 수행하는 것입니다 (또는 그 반대). 방법이 동일하면 절편이 0이어야합니다. 절편이 0보다 크거나 작 으면 다른 방법에 대한 한 방법의 바이어스를 나타냅니다. 평균적으로 방법이 동일한 결과를 생성하는 경우 (절편에서 상향 또는 하향 바이어스를 제어 한 후) 표준화되지 않은 기울기는 1에 가까워 야합니다. 표준화되지 않은 기울기의 오차는 두 방법이 동의하는 정도의 지표가 될 수 있습니다.

통계적 방법의 어려움은 일반적으로 귀무 가설로 제기되는 것을 확인하려고합니다. 즉, 방법 사이에 차이가 없다는 것입니다. 이는 p 값이 필요하지 않고 "동등한"의미의 의미를 정량화 할 수 있고 더 이상 사용하지 않기 전에 두 방법이 서로 얼마나 차이가있을 수 있는지를 결정할 수있는 한 통계적 방법을 사용하면 치명적이지 않습니다. 그것들을 동등한 것으로 생각하십시오. 위에서 자세히 설명한 회귀 접근법에서 기울기 추정치 주변의 신뢰 구간이 1을 포함하고 절편 주변 CI가 0을 포함하는 경우 동일한 방법을 고려할 수 있습니다.

@drnexus에 동의합니다. 또한 두 방법의 분산이 동일한 지 모르는 Morgan-Pitman 검정을 권장 할 수 있습니다. 이것은 한 방법이 다른 방법보다 더 많은 분산을 가지고 있는지 알려줍니다. 아마도 두 테스트는 서로 다른 바이어스-분산 트레이드 오프를 가지기 때문일 것입니다 (예를 들어, 하나의 테스트는 항상 50 % (편견이지만 분산은 없음), 다른 하나는 편견이지만 매우 시끄 럽습니다). 일부 도메인 지식은 여기에서 분석법의 원하는 양을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 물론 다른 사람들이 지적한 것처럼 '골드 표준'을 갖는 것이 훨씬 바람직합니다.

꽤 오래된 질문이지만 오늘 다시 나타났습니다.

일반적인 키워드는 "분석 화학에서의 검증"이며, 여기서는 약간의 주제가 아닙니다 (그러나 여기에 화학 사이트가 없기 때문에 (아직 : http://area51.stackexchange.com/proposals/4964/chemistry , I 우리가 잠시 동안 여기에 둘 수있을 것 같아요)

이를 위해 분석 화학에는 몇 가지 표준 절차가 있습니다.

서적:

• 펑크 등. al : 분석 화학의 품질 보증, Wiley-VCH.

• Kromidas (Hrsg.) : Wiley-VCH의 Analytik에있는 Handbuch Validierung
  (영어 버전이 있는지는 모르겠지만 아직 가지고 있지는 않습니다. 그러나 목차는 다변량 교정의 유효성을 나열합니다.)

IUPAC도 이에 대해 할 말이 있습니다.

• Danzer, K. and Currie, LA : 분석 화학 교정에 대한 지침. Part I. 기초 및 단일 성분 교정, 순수 및 응용 화학, IUPAC, 1998, 4, 993-1014

• Danzer, K. 및 Otto, M. 및 Currie, LA : 분석 화학 보정에 대한 지침. 2 부 : 다 성분 교정 Pure and Applied Chemistry, 2004, 76, 1215-1225

'분석 방법'이라는 문구를 사용하는 것은 약간 혼란 스럽습니다. 나는 '분석 방법'에 의해 특정 모델 / 추정 전략을 의미한다고 가정합니다.

일반적으로 견적 자 중에서 선택할 수있는 두 가지 유형의 측정 항목이 있습니다.

샘플 내 측정 항목

• 우도 비 / 월드 테스트 / 점수 테스트
• R ²
• 샘플 내 적중률 (샘플 데이터에 대한 올바른 예측 비율)
• (모델 / 추정 상황에 따라 다른 측정 항목이 많이 있음)

샘플 외부 메트릭

• 샘플 외부 적중률 (샘플 외부 데이터에 대한 정확한 예측 백분율)

추정치가 동일하면 이러한 메트릭에서 동일한 성능을 발휘합니다. 또한 추정치가 서로 통계적으로 다르지 않은지 (예 : 평균이 동일한 2- 표본 검정과 같음)이 방법론은 모델 및 분석법에 따라 다릅니다.