直交回帰のグラフ

解釈

臨床化学や実験で直交回帰を使用して、2つの計器または方法が比較可能な測定になるかどうかを判断することがよくあります。

このプロットは、比較可能な2つの計器または方法から測定の例を示しています。このプロットでは、方法間の体系的な差を示すパターンなしで、分散が最小の適合線に従います。

以下の結果では、係数の信頼区間は、2つの計器の測定値が異なるという根拠を示していません。しかし、点が適合線付近に分布していないことは明らかであり、このことは、2つの計器の測定値が比較できないことを示しています。データが式に適合していないため、これらの計器は異なるというのが通常の結論です。

解釈

臨床化学または実験で直交回帰を使用して、2つの計器または方法が同じものを測定するかを判断することがよくあります。モデルが仮説を満たさない場合、これらの方法が同じものを測定できないと説明づけることもできます。

ヒストグラムの外観は、データをグループ化するために使用する区間の数によって変わるので、残差の正規性を評価するためにはヒストグラムを使用しません。その代わり正規確率プロットを使用します。

ヒストグラムは、データ点が約20個以上ある場合に最も効果的です。サンプルが小さすぎる場合、ヒストグラムの各バーには、歪度または外れ値が高い信頼性を示すほど十分なデータ点は含まれません。

解釈

残差の正規確率プロットを使用して、残差が正規分布に従うという仮定を検証します。残差の正規確率プロットは、ほぼ直線になります。

次のパターンは、残差が正規分布に従うという仮定に違反しています。

臨床化学または実験で直交回帰を使用して、2つの計器または方法が同じものを測定するかどうかを判断することがよくあります。非正規パターンを確認する場合、これらの方法が測定するものが同じではないと説明づけることもできます。また、時間順序効果などのモデルの他の問題がないか、他の残差プロットを調査します。残差が正規分布に基づかない場合、信頼区間とp値が不正確である可能性があります。

解釈

残差対適合値プロットを使用して、残差はランダムに分布し、均一な分散が存在するという仮定を検証します。点に特徴的なパターンがなく、０の両側にランダムにくるのが理想的です。

次のグラフは外れ値や、残差の分散が均一であるという仮定に反する項目を表示します。

解釈

残差対データ順序プロットを使用して、残差が互いから独立しているという仮定を検証します。独立している残差は、時間順で表示した場合にトレンドやパターンを示しません。点にパターンがある場合、互いに近い残差は相関している可能性があり、独立していないことを示しています。プロットの残差が中心線の周りにランダムに来るのが理想的です。

パターンがある場合は原因を調査します。パターンが次のタイプである場合、残差が従属している可能性を示しています。

トレンド

シフト

周期

解釈

臨床化学または実験で直交回帰を使用して、2つの計器または方法が同じものを測定できるかを判断することがよくあります。応答変数または予測変数に対する残差プロットのパターンは、1つの方法が別の方法とどのように異なるかを明確にできます。

これらの結果では、残差対適合プロットは、すべての高い値の残差がプロットの真ん中にあるパターンを表示します。残差対応答変数のプロットにより、新しい方法の読み取り値が大きくなるにつれて、他の方法との整合性は低くなることが明らかになります。