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三种回归处理 - 冯仁丰 - Passing-Bablok回归
一个新的检验两个不同分析方法检测等同的生物统计程序 在临床化学中为方法比较研究应用线性回归程序
Passing-Bablok回归为一个非参数的方法比较程序。它不要求了解检测值分布为前提。它也可检查非线性，对离群点非常稳健。组合任何两点的每一个组合，确定所有可能的斜率（Theil 1950）： 按照1≤i＜j≤N，有
Passing-Bablok回归线的斜率为所有这些线斜率的中位数：b=med{sij}；按照原先求截距那样，求每一条组合线的截距：ai=yi-bxi。求所有这些截距的中位数为Passing-Bablok的回归线的截距：a=med{yi-bxi} 。Passing-Bablok程序还包含了b 和 a 的可信区间以及 b=1 和 a=0 的检验。对于线性离散的检验，使用了累积和（y轴上得分ri的累积和）方法（Passing-Bablok 1983,1984,1988）。上述提及该示例的各种回归处理结果，总结在下面表中和图示。
我对Passing-Bablok回归的理解
如上图，当坐标系中存在两个点（x1,y1）（x2,y2）时，可以计算这两点连线的斜率和截距。
同理可知，当坐标系中存在3点时，也可以计算出每两个点连线的斜率和截距。需要注意的是，（x2,y2）与（x3,y3）两点间的连线斜率为负，根据Passing-Bablok回归的前提，这条线的斜率将被取消。以此类推，四个点也是如此。
Passing-Bablok回归程序中，依据下列公式计算1≤i＜j≤N各组的斜率：
符合上述第一个具有真实斜率的所有斜率中位数，将是Passing-Bablok回归的斜率。 在Passing-Bablok的四篇文章中，对确定回归斜率的很多要求，烦请各位在需要时，去详细阅读原始文献。但是，这样的回归线确实为了顾及各个实验点间连线的关系，使最后的回归斜率和截距的可信区间很宽。对于方法学比较也许不是问题；但是如果对互换性比较结果，就是一个大问题了。
罗氏尿酸说明书 我的体会 以上我简略地介绍了目前在临床实验室使用的三个回归统计，用于方法学比较数据的归纳分析。从这些内容中，我深切地体会到，如果将方法学比较数据，进行回归分析后用在互换性评价，这个要求远远要比临床实验室的比较数据要求高得多！ 正如Miller在介绍互换性使用方案时，强调了进行方法学比较的两个检测程序的要求。除了这两个检测程序均具有良好甚至优秀的分析性能外，还需要表现出，它们二者在检测不精密度SD上，期望两个检测系统SD比值（λ）为1！确保每个样品检测结果点，能够真正与未来Deming回归线均具有垂直关系！在EP09-A3文件中，有非常清楚的描述。 还有，被验证的参考物质，它们在两个检测程序中的比对点，我相信在未来的文件中会有极其严格的要求！为此，被选择用于互换性评价的病人样品，必须被千挑万选！排除所有可能会影响比对结果不可靠的因素。因此，从选择挑选病人到采样、保存、分样各个步骤，都需要非常重视！ 只有在不断实践中，去考虑进行互换性评价的病人样品比较实验，必须要做到的方方面面，最后才会做出参考物质是否具有互换性的结论！今天，谈论溯源性时，大家完全忽略了证实某个检测程序对病人样品检测结果具有量值溯源性时，专家们也是这样对待溯源每一个步骤的方法学比较的！ E N D |
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