R语言使用ega包的plotClarkeGrid函数可视化clarke error grid误差分析图、克拉克误差网格分析：可视化误差网络图及相关拟合曲线

2024-05-19 13:58:51

R语言使用ega包的plotClarkeGrid函数可视化clarke error grid误差分析图、克拉克误差网格分析：可视化误差网络图及相关拟合曲线

包的安装和导入

install.packages('ega')library(ega)library(ggplot2)

可视化clarke error grid误差分析图

此处的例子使用了血糖数据。

clarke error grid误差分析图是用来评价血糖预测准确度的一个分析方法，就像下面的图片一样。

很多血糖监测仪都会说我们家的仪器在A级的概率是多少多少，说的就是下图中的A区域，也就是预测的很好的区域。

其实绘制这样的图也是很简单的，y轴代表的是预测的血糖值，x轴是参考值，一般认为就是准确值。

克拉克误差网格方法用于评估被测血糖测量技术与静脉血糖参考测量之间差异的临床意义。

该方法使用笛卡尔图，其中被测技术预测的值显示在 y 轴上，而从参考方法接收的值显示在 x 轴上。

对角线代表两者之间的完美一致性，而线下方和上方的点分别表示对实际值的高估和低估。 A 区（可接受）代表与参考值相差 ±20% 或处于低血糖范围 (<70 mg/dl) 的葡萄糖值，当参考值也在低血糖范围内时。该范围内的值在临床上是准确的，因此以正确的临床治疗为特征。 B区（良性错误）位于A区上方和下方；这个区域代表那些偏离参考值的值，增加了 20。落入区域 A 和 B 的值在临床上是可接受的，而区域 CE 中的值是潜在的危险，并且有可能使临床上重大错误。 [1-4] 句法： [总计，百分比] = clarke(y,yp) 输入： y = 参考值 (mg/dl) yp = 预测/估计值 (mg/dl) 输出

# default
plotClarkeGrid(glucose_data$ref, glucose_data$test)# with options
plotClarkeGrid(glucose_data$ref, glucose_data$test,pointsize=1.5,pointalpha=0.6,linetype="dashed")

# store return value and modify
ceg <- plotClarkeGrid(glucose_data$ref, glucose_data$test)ceg


ceg2 <- ceg + theme_gray() +theme(plot.title = element_text(size = rel(2), colour = "blue"))ceg2

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参考：R

参考：克拉克误差网格分析程序(Performs Clarke Error Grid Analysis)

参考：plotClarkeGrid function - RDocumentation

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