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RCAN Rev Cubana Aliment Nutr 2010;20(1):152 - 167
Procederes de regresión lineal como soluciones al problema de la comparación de métodos. I. Errores analíticos constantes e iguales.
Autor: Ariel Delgado Ramos, Ramón Ramos Salazar, Humberto Martínez Canalejo, Sergio Santana Porbén.
Institución: Instituto Superior de Ciencias Médicas de La Habana.

 

RESUMEN

En este trabajo se discute el desempeño de 4 soluciones del problema de comparación de métodos: P1: Regresión de Mínimos Cuadrados Ordinarios; P2: Regresión de Passing-Bablok; P3: Regresión de Deming con coeficiente lambda estimado a partir de las varianzas intrarreplicados; y P4: Regresión de Deming con coeficiente lambda estimado a partir de las varianzas de las series; cuando los errores analíticos correspondientes pueden asumirse como iguales y constantes en el rango de concentraciones de interés. Se evaluó también el desempeño de la Regresión de Deming con lambda = 1 (P5). Según el rango de las observaciones, se construyeron 3 escenarios analíticos diferentes: el caso del Sodio, el caso de la Albúmina, y el caso de la Glucosa. El desempeño de cada proceder se documentó con series de 30, 50 y 100 parejas de números generados seudoaleatoriamente. El proceder debía asegurar que el estimado de la pendiente de la recta de comparación de métodos fuera estadísticamente igual a la unidad; el error de estimación de la pendiente fuera el menor posible; y el número de rechazos de la hipótesis nula Ho : beta = 1 sea igual (o menor) del 5%. El proceder P1 se caracterizó por devolver estimados de la pendiente diferentes de la unidad. Se constató que el error de estimación de la pendiente mediante el proceder P1 estaba "inflado" por la presencia de un error sistemático. El uso del proceder P1 resultó en una frecuencia elevada de rechazos de la hipótesis nula Ho : beta = 1. Los otros 3 procederes devolvieron estimados insesgados de la pendiente de la recta de comparación de métodos, pero a costa muchas veces de una frecuencia elevada de rechazos de la hipótesis nula Ho : beta = 1. A pesar de este inconveniente, puede recomendarse su uso como soluciones del problema de comparación de métodos en lugar de la Regresión de Mínimos Cuadrados. En el caso particular del proceder P4, se recomienda su empleo cuando se han obtenido determinaciones únicas con cada método en comparación, y se puede asumir, a partir de los datos de la validación de los métodos, que los errores analíticos son similares. Delgado Ramos A, Ramos Salazar R, Martínez Canalejo H, Santana Porbén S. Procederes de regresión líneal como soluciones al problema de la comparación de métodos. I. Errores analíticos constantes e iguales. RCAN Rev Cubana Aliment Nutr 2010;20(1):152-167. RNP: 221. ISSN: 1561-2929.

Palabras clave: COMPARACIÓN DE MÉTODOS / SIMULACIÓN DE MÉTODOS / VISUAL BASIC / MÍNIMOS CUADRÁTICOS / PASSING-BABLOK / DEMING.

 

ABSTRACT

The performance of 4 solutions to the methods comparison problem: Ordinary Least Squares Regression (P1), Passing-Bablok Regression (P2), Deming Regression with the coefficient lambda estimated from the variances of replicate measurements (P3) and the Deming Regression with the coefficient lambda estimated from the variances of each serie of observations (P4), when the corresponding analytical errors can be assumed to be of equal size and constant throughout the analytical range of interest, is discussed in this article. The performance of the Deming Regression with coefficient lambda equal to 1 was also evaluated (P5). According to the range of the observations, three different analytical scenarios were constructed: narrow (the Sodium case), intermediate (the Albumin case), and extended (the Glucose case) ranges. The performance of each procedure was documented from series of 30, 50 and 100 pairs of numbers (pseudo)randomly generated with a statistical simulation algorithm written in VisualBasic for EXCEL (Microsoft, USA). To be considered as an adequate solution to the methods comparison problem, the procedure must assure that the slope estimate of the regression line be statistically equal to one; the slope estimation error be the lowest possible; and the number of rejections of the null hypothesis Ho : beta = 1 be equal to (or less than) a nominal value of 5%. The P1 procedure returned slopes estimates different from (lower than) one. The slope estimation error of the P1 procedure was distorted by a systematic error. The use of the P1 procedure resulted in an elevated frequency of rejections of the null hypothesis Ho : beta = 1. The three others procedures returned unbiased estimates of the slope of the methods comparison's regression line, though at the cost of an increased rejection rate of the null hypothesis Ho : beta = 1. In spite of this finding, these three procedures can be used as solutions of the methods comparison problem, instead of the Ordinary Least Squares Regression procedure, when the analytical errors are equal. Regarding the P4 procedure, its use is recommended when there are single measurements from each method, and it can be assumed, from the results of method validation studies, that the analytical errors are of equal size. Delgado Ramos A, Ramos Salazar R, Martínez Canalejo H, Santana Porbén S. Linear regression procedures as solutions of the methods comparison problem. I. Constant and equal analytical errors. RCAN Rev Cubana Aliment Nutr 2010;20(1):152-167. RNP: 221. ISSN: 1561-2929.

Subject headings: METHODS COMPARISON / METHODS SIMULATION / VISUAL BASIC / LEAST SQUARES / PASSING-BABLOK / DEMING.

 

Nota del Editor: Dadas las limitaciones corrientes en el espacio físico asignado a la Revista Cubana de Alimentación y Nutrición, la versión completa en pdf de este artículo ha sido sustituida por ésta en formato html.
Los interesados pueden acudir al Editor de la Revista para obtener el manuscrito en pdf.

 

 

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Fecha de Ultima Actualización: Martes, 10 de Febrero del 2015.