免费 Bland-Altman 图生成器

Bland-Altman 图生成器的科研应用示例

• 基础 Bland-Altman 图
• 一致性界限
• 均值偏倚线
• 百分比差异
• 方法比较
• 带置信区间

为什么用Bland-Altman 图生成器处理科研数据？

• 先用页面附带的基础 Bland-Altman 图示例核对字段映射，再替换为自己的数值。
• 把一致性界限的视觉结构复用于同类数据，保持图表表达一致。
• 调用 Python 绘图流程，无需自行编写和调试绘图代码。
• 保持生成数值不变，在 SciVis 中继续调整标签、配色与导出。

如何使用 免费 Bland-Altman 图生成器

选择示例，或上传一个 CSV、TSV、TXT、XLSX、XLS 文件；检查识别到的列，生成图表，再进入 SciVis 继续编辑。Excel 仅读取第一个工作表。

清晰的Bland-Altman 图生成器应包含什么？

• 根据 subject_id, method_a, method_b, pair_mean, difference_b_minus_a, percent_difference 一致映射坐标轴、分组或节点。
• 标题明确说明Bland-Altman 图生成器展示的指标或比较。
• 按统计方法需要提供清晰的标签、单位、图例和参考线。
• 使用克制的配色，并保留论文、海报或幻灯片所需分辨率。

Bland-Altman 图生成器还是回归图生成器？

当数据列和研究问题符合该图的统计结构时使用Bland-Altman 图生成器；当重点是另一种比较关系时选择回归图生成器。分开使用两类图表，可避免把数据套入不恰当的视觉编码。