ExcelでのPassing and Bablok回帰による手法比較チュートリアル

Passing and Bablok 回帰による手法比較

要素（分子、微生物…)の濃度や数量を測定する新しい手法を開発する場合、それが参照手法または比較手法と似た結果をもたらすかどうかを確認したいでしょう。.

Passing と Bablok (1983) は、この応用に不適切な従来の線形回帰の仮定を克服して、2つの測定手法を比較することができる回帰手法を開発しました。XLSTAT-LifeSciences は、比較された手法の性能を評価するために、Passing and Bablok 回帰を提供します。

Passing and Bablok 回帰による手法比較のためのデータセット

データは、8種類の新しい分子の投与がテストされている8匹のマウスで、抗体の濃度が測定されている医学実験です。各マウスで、血液サンプルが採取され、4個の均等な副標本に分割されています。4つの副標本のうちの2つで、2つの手法がそれぞれテストされています。1番目の手法が、現在のところ参照とされていますが、2番目や新しい手法よりも高価です。

我々の目的は、参照手法の代わりに新しい手法を使用できる可能性を確認することです。

Passing and Bablok 回帰のセットアップ

• XLSTAT を起動して、手法比較 / Passing and Bablok 回帰 機能を選択するか、手法比較 ツールバーの対応するボタンをクリックしてください（下図）。

• ボタンをクリックすると、ダイアログ・ボックスが現れます。1番目の手法に対応するデータを選択し、それから2番目の手法に対応するデータを選択してください。

• OKをクリックすると計算が行われて、結果が表示されます。

Passing and Bablok 回帰の結果の解釈

最初の表は、2つの手法に関する記述統計を表示します。新手法は、平均が大きいですが、分散も大きいです。

そして、モデル係数が表示されます。

切片は -1.970 で、信頼区間が 0 を含みます。 この値は、2つの手法の系統的差異が0に等しいと査定します。信頼区間に 0 が含まれるなら、切片が0であるという仮説は棄却されません。

傾斜（スロープ）係数は 1.214 で、信頼区間が1 を含みます。それは、2つの手法の比例差が1 に等しいことを意味します。信頼区間に 1 が含まれるなら、傾斜が1に等しいという仮説は棄却されません。

我々は、2つの手法の間で系統的差異も比例差もないということができます。

回帰プロットは、これらの解釈を確認します：

結論を引き出す前に、我々のモデルが線形モデルに適合していることを検定するべきです。その目的のために、線形性の検定が適用されます。

検定が棄却されないので、我々は、両手法には有意差がなく、新しい安価な手法が古い手法に置き換えられる、と言うことができます。