A abordagem de correlação simples não é a maneira correta de analisar os resultados dos estudos de comparação de métodos. Existem (pelo menos) dois livros altamente recomendados sobre esse tópico que referenciei no final (1,2). Resumidamente, ao comparar métodos de medição, geralmente esperamos que (a) nossas conclusões não dependam da amostra específica usada para a comparação e (b) o erro de medição associado ao instrumento de medição específico deva ser considerado. Isso exclui qualquer método baseado em correlações, e voltaremos nossa atenção para componentes de variação ou modelos de efeitos mistos que permitam refletir o efeito sistemático do item (aqui, item significa indivíduo ou amostra em que os dados são coletados), que resulta de (uma).
No seu caso, você tem medidas únicas coletadas usando dois métodos diferentes (suponho que nenhum deles possa ser considerado um padrão-ouro) e a coisa mais básica a fazer é plotar as diferenças ( ) versus os meios ( ); isso é chamado de um enredo sem graça-altman . Isso permitirá que você verifique se (1) as variações entre os dois conjuntos de medidas são constantes e (2) a variação da diferença é constante na faixa de valores observados. Basicamente, esta é apenas uma rotação de 45 ° de um gráfico de dispersão simples de vs. , e sua interpretação é próxima de um gráfico de valores ajustados versus residuais usados na regressão linear. Então, ( X 1 + X 2 ) / 2 X 1 X 2X1 1- X2( X1 1+ X2) / 2X1 1X2
- se a diferença for constante ( viés constante ), você poderá calcular o limite de concordância (consulte (3))
- se a diferença não for constante na faixa de medição, você poderá ajustar um modelo de regressão linear entre os dois métodos (escolha o que deseja como preditor)
- se a variação das diferenças não for constante, tente encontrar uma transformação adequada que torne o relacionamento linear com variação constante
Outros detalhes podem ser encontrados em (2), capítulo 4.
Referências
- Dunn, G. (2004). Projeto e análise de estudos de confiabilidade . Arnold. Veja a revisão no International Journal of Epidemiology .
- Carstensen, B. (2010). Comparando métodos de medição clínica . Wiley. Consulte o site complementar , incluindo o código R.
- O artigo original de Bland e Altman, Métodos estatísticos para avaliar a concordância entre dois métodos de medição clínica .
- Carstensen, B. (2004). Comparação e previsão entre vários métodos de medição . Bioestatística , 5 (3) , 399-413.