PythonでBland-Altman plot（ブランドアルトマンプロット）を作成。
どうも、これまでRコマンダーとRでブランドアルトマンプロットを作成してきました。
今回は、
Pythonでブランドアルトマンプロット（Bland-Altman plot）を作成
前回の記事でも、少しふれましたが、ブランドアルトマンプロットは、二つの異なる検査、または、2人の異なる測定技術、1回目と2回目の検査間の測定値の違いを視覚化するために使用されます。
理学療法に関する論文だと、邦文ではこちらが詳しく書いております↓↓。
Bland-Altman分析を用いた継ぎ足歩行テストの検者内・検者間信頼性の検討
今回は、男前と女前2人の男女の検査間による誤差を視覚化したいと思います。
（ここは、無視して大丈夫です。）
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'Otokomae': [10,20,20,5,4,1,20,5,60,6,0,6,60,6,60,0],
'Onnamae': [12,19,17,7,8,5,25,1,52,1,5,1,50,1,61,5]})
f, ax = plt.subplots(1, figsize = (12,8))
sm.graphics.mean_diff_plot(df.Otokomae, df.Onnamae, ax = ax)plt.show()
ブラアンドアルトマンプロットのX軸は、2人の平均測定値を表示し、y軸は、2人の間の測定値の差を示しています。
平均差：0.81
平均差の95％CI下限：－8.62
平均差の95％CI上限：10.24
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