在临床研究中，我们经常需要比较两个指标之间的一致，比如不同的检测方法之间的一致性或不同量表结果之间的一致性等等。这些指标都是计量资料，两个计量指标之间的比较除了有我们常用的相关分析、简单线性回归以外，还有散点图和Bland-Altman图也可以描述两个计量资料的一致性。

相关分析是求两个变量的相关系数及其p值，简单线性回归是以一个变量做因变量，另一个做自变量，做简单线性回归。两者的结果是一致的，我们知道两变量的线性相关系数是它们线性回归中决定系数的算术平方根。除了上述方法还可以通过图形来了解两变量的一致性，如散点图和Bland-Altman作图。散点图大家一定很熟悉，这里就着重介绍一下Bland-Altman作图。

1、什么是Bland-Altman作图？

Bland-Altman作图最早由J.Martin Bland和Douglas G. Altman两人于1986年在Lancet上发表的一篇文献提出的，用于比较两个计量资料之间的一致性，其作图方法是使用两个指标的均值作为横坐标，两个指标的差值作为纵坐标（或其他的）。然后比较散点在1.96倍标准差线内分布的情况，其图形如下，图中a和b 分别是指两种不同的测量方法：如图所示：

中间横着的实线是两种测量方法差值的均值线，上下的虚线是差值的±1.96倍标准差。如果散点都在标准差线内均匀分布，且均值线接近0值，说明两测量结果较为接近，反之则两种方法一致性不好。同时如果随着测量均值（横坐标）的增大，散点的分布呈现向右的漏斗形，则说明两种测量方法在对较大数据的测量时差异较大；反之亦然。如下图：

2、如何制作Bland-Altman图

Bland-Altman作图可以通过MedCalc软件来实现，也可以通过SPSS来实现。首先来看一下在MedCalc软件中如何制作Bland-Altman图。

如上图所示，在MedCalc中依次点击：statistics----method comparison & evaluation----bland-altmanplot，就会出现作图的对话框（如下图），此时选入第一次和第二次测量，其他默认就可以作图了。

同时该软件提供其他的备选可能：

（1）为x轴提供了4种备选（分别是两次测量的算术均数、第一次测量值、第二次测量值和两次测量的几何均值）；

（2）为y轴提供了3种备选（差值、差值所占x轴百分比和两种测量结果的比值）；

（3）提供了四种参考线（0线、均值的95%可信区间线、参考范围的95%可信区间线以及差值的回归线和回归线95%可信区间）；

（4）提供了数据筛选的可能，通过filter框；

（5）提供了分亚组作图的可能，通过subgroups对话框。分亚组作图，其图形如下：

除此之外，该软件还提供了对图形的编辑功能，只要双击图形中的相关元素便可以进行适当的编辑。当然所有软件最强大的莫过于其help功能，我们可以点击各个对话框左下角的问号去寻找答案。

下面简要说一下如何通过SPSS来画Bland-Altman图。在SPSS里可通过做两个变量的散点图来实现，一个变量是两指标的差值，一个变量是两指标的均值，这两个变量需要在SPSS中生成新变量来产生。做完散点图后，再添加上不同的参考线（如0线，均值线和1.96SD等等），就可以成为Bland-Altman图了。SPSS也可以制作不同亚组的Bland-Altman图，也就是通过制作不同亚组的散点图来实现。同样在SPSS中可以对横、纵坐标的度量值、颜色等作以调整。