应用Bland-Altman图进行线性预测模型的一致性评价

在诊断试验的一致性评价中，对于定量变量，我们常用Bland-Altman图来评价两种测量方法/工具所测结果的一致性。由此，我想到了毕业论文中住院天数的线性预测模型的一致性评价是否可以用Bland-Altman图来进行呢，即对模型的预测值和实际值进行一致性评价。接来下，我们用一套数据来演练一下。

本数据包含四个自变量（a、b、c、d）和一个因变量（Y），其中c是二分类变量（1否，2是），其他均为连续性变量。下面按照预测模型的套路进行展示。

1.读入数据：我们使用readxl程序包的read_excel函数读入xlsx或xls格式的文件

2.患者特征描述：读入数据后我们可以先对患者特征进行描述性分析，这里使用compareGroups程序包的createTable函数和compareGroups函数连用输出患者基本特征。其中波浪号~后的点，表示变量全选入；sd.type用于选择标准差显示的类型（2代指的是Mean±SD的样式，1代指的是Mean (SD)），digit用于指定小数点位数。（compareGroups的详细用法请参考程序包的说明文档）

3.单因素线性回归分析

这里我们使用两个自定义函数来批量进行单因素回归分析，这两个函数在前面有专门的主贴进行介绍。

4.多重线性模型

我们使用单因素分析中有统计学意义的变量a b d来建立多重线性模型，查看模型的R-square，并利用自定义函数输出模型结果。

5.绘制Bland-Altman plot

虽然所有点都在95%一致性界限内，但不是理想中的那样，就先这么凑合吧。总体的过程就是这样了。