差值与平均值

布兰德-阿尔特曼分析结果的第一页显示了差值和平均值，并用于生成Bland-Altman图。

偏倚与95%一致性界限

第二页结果显示平均偏倚，即差值的平均值。 偏倚的计算方法是：一种方法测得的值减去另一种方法测得的值。如果一种方法有时结果较高，另一种方法有时结果较高，则差值的平均值将接近零。如果该值不接近零，则表明这两种检测方法系统性地产生了不同的结果。

该页面还显示了两种检测方法之间差异的标准偏差（SD）（标注为“偏差的标准偏差”），以及95%一致性界限，其计算方式为均差（偏差）加上或减去1.96倍的标准偏差。 如果假设差异服从正态分布，且样本量足够大，使得样本均值和样本标准差非常接近其总体值，那么预计95%的两种检测方法之间的差异将落在95%一致性界限所描述的值范围内。

特别是在样本量较小的情况下，样本均值和样本标准差的数值可能与真实的总体均值和标准差相去甚远。为应对这种可能的偏差，可以计算两种检测方法之间差异的95%预测带。 这些95%预测带比95%一致性界限更宽（特别是在样本量较小的情况下），因此能更准确地预测未来两种检测方法之间的差异可能出现在何处。 Prism 软件虽不计算预测带，但可参照 Giavarina 综述（1）第 146 页的公式，轻松手动计算得出。

解读布兰德-阿尔特曼结果

Bland-Altman图通常无需进一步分析，即可进行非正式解读。请自问以下问题：

•两种方法之间的平均偏差（即偏倚）有多大？必须从临床角度进行解读。这种偏差是否大到足以产生临床意义？这是一个临床问题，而非统计问题。

•一致性界限有多宽？如果界限较宽（按临床定义），则结果模糊拟合。如果界限较窄（且偏倚极小），则两种方法在实质上等效。

•是否存在某种趋势？随着平均值的增加，两种方法之间的差异是否趋于增大（或减小）？

•图中各点的变异性是否一致？随着平均值的升高，偏倚线周围的散布是否变大？

 

1. Giavarina, D. (2015). 《理解布兰德-阿尔特曼分析》。《生物化学与医学》25: 141–151。