블랜드-앨트먼 차트(bland-altman plot)는 두 개의 서로 다른 관측 결과에 대해서, 두 관측 결과의 차이점을 한눈에 볼 수 있게 그려놓은 차트다.
예를 들어, 하나의 실험에서 서로 다른 실험 도구를 사용했거나, 다른 실험 설계(experiment design)를 통해 결과를 얻었다면, 두 실험 도구와, 두 실험 방법 간에 차이점을 한눈에 볼 수 있다.
이 포스팅에선 단계별로 블랜드-앨트먼 차트(bland-altman plot)를 그려본다.
1단계: 데이터를 생성한다.
화학자가 서로 다른 2개의 실험 방법으로, 각 실험당 물속에 포함된 유기물(organic compound)의 질량을 측정실험을 20회씩 반복했다.
2단계: 두 실험간 평균 차를 구한다.
=AVERAGE() 함수를 이용해서 매회당 두 실험 결과 평균을 구하고, 매회당 측정된 유기물 무게의 차를 구한다.
이렇게 각각의 실험 횟수에 대해서 평균과 차를 구해준다.
결과가 위와같이 나온다.
3단계: 각 반복 실험 차이에 평균과 신뢰구간(Confidence Interval)을 구한다.
아래의 공식을 활용해서 각 반복 실험의 차에 평균과 상위 95%의 신뢰구간(confidence interval)에 임계치를 구한다.
신뢰구간(confidence interval) 95%에서 각 실험의 차이에 대한 분포는 [-1.921, 2.921]이다.
4단계: 블랜드-앨트먼 차트(bland-altman plot) 그리기
다음으로 블랜드-앨트먼 차트(bland-altman plot)를 그린다. D2:E21영역을 선택한다.
삽입 > 차트 > 분산형(x, y) 또는 버블형 차트에서 분산형을 선택한다.
우의 결과 차트를 얻을 수 있다.
x-축은 각 두 실험방법의 각 반복 실험당 평균을, y-축은 두 실험방법의 각 반복 실험당 평균의 차이를 나타낸다.
여기서 구분선을 데이터에 추가해준다.
구분선을 추가하기 위해서 차트에 x-축에는 x의 범위 값과 y-축에 차이의 평균값에 데이터 두 값을 추가해준다.
차트를 우클릭하고 데이터 선택에 들어가서 x,y축 데이터를 추가해준다.
주황색 두 점이 차트에 추가되었다. 이제 추가된 주황색 점을 클릭하고 우클릭해서데이터 계열 서식에 들어간다.
데이터 계열 서식에서 선에 들어가서 실선(S)을 선택하고 색(C)을 변경한다.
데이터에 빨간색 선이 생겼다. 앞서 구한 상한값과 하한값도 동일한 방법으로 차트에 추가해준다. 그리고 보기 좋게 데이터 색과 선 모양, x-축 범위를 편집한다.
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