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| Comando: | Estadística  Comparación y evaluación de métodos Gráfica de montaña |
Descripción
Un gráfico de montaña (o 'gráfico de distribución acumulativa empírica plegada') se crea calculando un percentil para cada diferencia clasificatoria entre un método nuevo y un método de referencia. Para obtener un gráfico plegada, se realiza la siguiente transformación para todos los percentiles superiores a 50: percentil = 100 - percentil. Estos percentiles se representan gráficamente en función de las diferencias entre ambos métodos (Krouwer y Monti, 1995; CLSI, 2003).
La gráfico de montaña es un complemento útil a la diagramma de Bland y Altman. En particular, ofrece las siguientes ventajas:
- Es más fácil encontrar el 95% central de los datos, incluso cuando los datos no tienen una distribución normal.
- Se pueden comparar diferentes distribuciones más fácilmente.
Entrada requerida
En el cuadro de diálogo Gráfico de montaña, ingrese las variables para las dos o tres técnicas que desea comparar.
Puede introducir variables para dos o tres ensayos de laboratorio. Si hay tres ensayos, el segundo y el tercero se compararán con el primer ensayo de referencia.
Puede seleccionar una opción para incluir todos los puntos de datos en el gráfico. Esta opción es muy útil para identificar valores atípicos.
Resultados
Después de hacer clic en Aceptar obtendrás el siguiente gráfico:
El gráfico de montaña proporciona información sobre la distribución de las diferencias entre los métodos.
Si dos ensayos son imparciales entre sí, la montaña estará centrada sobre cero. Las colas largas en el gráfico reflejan grandes diferencias entre los métodos.
En el ejemplo, la mediana de las diferencias es cercana a cero para ambos métodos, Ensayo 2 y Ensayo 3, en comparación con el Ensayo 1. Las diferencias entre el Ensayo 1 y el Ensayo 3 tienden a ser menores que entre el Ensayo 1 y el Ensayo 2. Por lo tanto, el Ensayo 3 se corresponde mejor con el Ensayo 1 que el Ensayo 2.
Al hacer clic en una observación individual en el gráfico, el caso correspondiente se identifica en una ventana emergente (consulte también el comando Seleccionar variable para identificación de caso).
Al hacer doble clic en la observación, se abrirá la ventana de la hoja de cálculo con el caso correspondiente resaltado.
Haga clic en Información en el menú contextual (después de presionar el botón derecho del mouse) para obtener información precisa sobre el tamaño de la muestra, la mediana, el mínimo y el máximo y los percentiles más importantes de las distribuciones.
Literatura
- CLSI (2003) Estimation of Total Analytical Error for Clinical Laboratory Methods; Approved Guideline. CLSI Document EP21-A. Wayne, PA: Clinical and Laboratory Standards Institute.
- Krouwer JS, Monti KL (1995) A simple, graphical method to evaluate laboratory assays. Eur J Clin Chem Clin Biochem 33:525-527.
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