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Vergleich von Messmethoden bei zensierten Beobachtungen
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Veröffentlicht: | 4. September 2014 |
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Einleitung und Fragestellung: Der Vergleich zweier Messmethoden gestaltet sich als statistische Herausforderung, wenn einige der Beobachtungen unterhalb einer Bestimmungs- oder Nachweisgrenze liegen und somit nicht quantifizierbar sind. In diesem Beitrag wird dargestellt, wie die Bland-Altman-Methode [1] für linkszensierte Beobachtungen modifiziert werden kann und wie eine graphische Darstellung dieser Werte aussehen könnte.
Material und Methoden: Die beim Bland-Altman-Plot eingezeichnete mittlere Differenz der beiden Messwerte und die zugehörigen Grenzen der Übereinstimmung können bei zensierten Variablen lediglich geschätzt werden. In einer Simulationsstudie werden verschiedene Methoden miteinander verglichen: Die Beschränkung des Datensatzes auf vollständig quantifizierbare Beobachtungspaare, die naive Ersetzung von fehlenden Werten mit 0,5·Bestimmungsgrenze und ein Imputationsverfahren basierend auf einem Maximum-Likelihood-Ansatz entsprechend dem Vorschlag von Lyles et al. [2] für bivariat-normalverteilte Variablen mit Zensierung.
Ergebnisse: Die Beschränkung des Datensatzes auf vollständig quantifizierbare Beobachtungspaare und das naive Ersetzungsverfahren führen im Gegensatz zum Maximum-Likelihood-Ansatz zu verzerrten Schätzern für die mittlere Differenz der beiden Messwerte und die zugehörigen Grenzen der Übereinstimmung. Die imputierten Werte des Maximum-Likelihood-Ansatzes können bei der Darstellung der für zensierte Beobachtungen modifizierten Bland-Altman-Grafik verwendet werden.
Diskussion: Die Ergebnisse zeigen, dass einfache ad-hoc-Lösungen beim Vergleich zweier Messmethoden mit zensierten Beobachtungen zu Verzerrungen in den Ergebnissen führen können. Die vorgestellte modifizierte Variante der Bland-Altman-Methode erlaubt die adäquate Berücksichtigung zensierter Variablen.
Literatur
- 1.
- Altman DG, Bland JM. Measurement in Medicine: The Analysis of Method Comparison Studies. Journal of the Royal Statistical Society. Series D (The Statistician). 1983;32(3):307-317.
- 2.
- Lyles RH, Williams JK, Chuachoowong R. Correlating two viral load assays with known detection limits. Biometrics. 2001;57(4):1238-44.