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Passing-Bablok-Regression zum Methodenvergleich

Dieses Tutorium zeigt Ihnen, wie Sie eine Passing & Bablok-Regression zum Vergleichen von Methoden in Excel mithilfe der Statistiksoftware XLSTAT einrichten und interpretieren.

Methodenvergleich mit der Passing und Bablok-Regression

Bei der Entwicklung einer neuen Methode zum Messen der Konzentration oder der Menge eines Elements (Molekül, Mikroorganismus, ...) möchten Sie vielleicht überprüfen, ob sie Ergebnisse liefert, die einer Referenz- oder Vergleichsmethode entsprechen oder nicht.
Passing und Bablok (1983) entwickelten eine Regressionsmethode, die den Vergleich von zwei Messmethoden ermöglicht und die Annahmen der klassischen linearen Regression, die für diese Anwendung unangemessen sind, überwindet. XLSTAT-LifeSciences bietet die Passing und Bablok Regression zum Bewerten der Mächtigkeit einer Methode gegenüber einer anderen.

Datensatz für den Methodenvergleich mit der Passing und Bablok-Regression

Die Daten stammen aus einem medizinischen Experiment, bei dem die Konzentration eines Antikörpers bei 8 Mäusen gemessen wurde, die 8 verschiedene Dosen eines neuen zu testenden Moleküls erhielten. Jeder Maus wurde eine Blutprobe entnommen, die in vier homogene Unterproben aufgeteilt wurde. Zwei Methoden werden an jeweils 2 der 4 Unterproben getestet. Die erste Methode gilt derzeit als Referenz, ist aber wesentlich teurer als die zweite und neue Methode.
Unsere Absicht ist es, zu prüfen, ob es möglich ist, die neue Methode anstelle der Referenz zu verwenden.

Einrichten einer Passing und Bablok-Regression

  • Nach dem Starten von XLSTAT wählen Sie die Funktion Val/Passing und Bablok-Regression oder klicken Sie auf den entsprechenden Button der Symbolleiste Val.

  • Nach dem Klicken des entsprechenden Buttons erscheint das Dialogfenster.

  • Markieren Sie die Daten, die der ersten Methode entsprechen und dann die der zweiten Methode.

image.png

  • Sobald Sie auf den Button OK geklickt haben, sind die Berechnungen abgeschlossen und die Ergebnisse werden angezeigt.

Interpretieren der Ergebnisse einer Passing und Bablok-Regression

Die erste Tabelle zeigt die deskriptiven Statistiken für die beiden Methoden an. Die neue Methode hat einen größeren Mittelwert, aber auch eine größere Varianz.

Dann werden die Modellkoeffizienten angezeigt.

Results: coefficients passing-bablok regression

Der Wert des Achsenabschnitts beträgt -1,970 mit einem Konfidenzintervall einschließlich 0. Dieser Wert bedeutet, dass die systematische Differenz zwischen den beiden Methoden gleich 0 ist. Wenn 0 im Konfidenzintervall enthalten ist, dann wird die Hypothese, dass der Achsenabschnitt bei 0 liegt, nicht abgelehnt.

Der Steigungskoeffizient ist gleich 1,214 mit einem Konfidenzintervall einschließlich 1. Das bedeutet, dass die proportionale Differenz zwischen den beiden Methoden gleich 1 ist. Wenn 1 im Konfidenzintervall enthalten ist, dann wird die Hypothese, dass die Steigung 1 beträgt, nicht abgelehnt.

Wir können sagen, dass keine systematischen und proportionalen Differenzen zwischen den beiden Methoden vorliegen.

Das Regressions-Diagramm bestätigt die folgenden Anmerkungen:

Passing Bablok Regression Chart

Bevor wir eine Schlussfolgerung ziehen, sollten wir testen, dass unser Modell für ein lineares Modell geeignet ist. Für diesen Zweck wird ein Linearitätstest durchgeführt.

Linearity test passing bablok regression

Da der Test nicht angelehnt wird, können wir sagen, dass beide Methoden keine signifikante Differenz aufweisen und dass die neue und günstigere Methode die alte ersetzen kann.

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