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Bland-Altman分析是由统计学家马丁·布兰德和道格拉斯·奥特曼在1986年提出的一种统计方法。它主要用于评估两种测量方法或仪器之间的一致性。该方法通过绘制两种方法测量值的差值与均值的散点图，来直观地显示两种方法之间的系统性差异和随机误差。图中的水平线表示平均差值，而上下两条虚线则表示一致性界限。
构建Bland-Altman图的第一步是收集数据。对于每个观测对象，我们需要用两种不同的方法进行测量。然后计算每对测量值的均值和差值。均值等于两个测量值的平均数，差值等于第一种方法减去第二种方法的结果。这些计算为后续的图形绘制提供了基础数据。
一致性界限是Bland-Altman分析的核心概念。它基于差值的均值和标准差来计算。95%的一致性界限等于差值的均值加减1.96倍标准差。这意味着如果两种方法具有良好的一致性，那么95%的差值应该落在这两条界限之间。超出界限的点表示可能存在系统性偏差或测量误差。
解读Bland-Altman图需要关注几个关键特征。首先观察数据点的分布是否均匀散布在零线附近，这表示两种方法具有良好的一致性。如果数据点呈现系统性的上移或下移，说明存在固定偏差。如果数据点呈扇形分布，即随着均值增大差值也增大，则表示存在比例偏差。超出一致性界限的点被视为异常值，需要进一步调查原因。
Bland-Altman分析在多个领域都有重要应用。在医学检验中，它常用于比较新旧检测方法，评估新方法是否可以替代传统方法。在仪器设备领域，它用于校准验证和质量控制。该方法的优势在于能够直观显示两种方法间的差异模式，识别系统性偏差，检测异常值，并帮助研究者评估差异的临床可接受性。这使得Bland-Altman分析成为方法比较研究中不可或缺的统计工具。