R语言中的Pasing-Bablok回归：方法解析与实践指南

一、Pasing-Bablok回归的背景与核心价值

Pasing-Bablok回归由Pasing和Bablok于1983年提出，是一种针对测量系统比较的非参数线性回归方法，尤其适用于医学检验（如生化分析仪校准）、环境监测（如水质检测）等场景。其核心优势在于：

1. 稳健性：对异常值和比例误差具有高容忍度，避免传统最小二乘法（OLS）因数据偏离正态分布导致的偏差。
2. 对称性：不假设X或Y为自变量，适用于双向校准问题（如比较两种检测方法的测量结果）。
3. 置信区间：通过排列检验（Permutation Test）计算斜率和截距的置信区间，提供统计显著性判断依据。

例如，在临床检验中，若需比较新开发的血糖检测仪与金标准仪器的测量结果，Pasing-Bablok回归可准确评估两者的一致性，而OLS可能因仪器系统误差导致虚假相关性。

二、R语言实现Pasing-Bablok回归的完整流程

1. 安装与加载必要包

# 安装mcr包（Method Comparison Regression）
if (!require("mcr")) install.packages("mcr")
library(mcr)

mcr包是R中实现方法比较回归的核心工具，支持Pasing-Bablok、Deming、OLS等多种模型。

2. 数据准备与可视化

假设我们有两组测量数据（method1和method2），首先进行散点图可视化：

# 生成模拟数据
set.seed(123)
n <- 100
method1 <- rnorm(n, mean = 50, sd = 5)
method2 <- 0.9 * method1 + rnorm(n, mean = 0, sd = 3)  # 添加比例误差
# 绘制散点图
plot(method1, method2, 
     xlab = "Method 1", ylab = "Method 2",
     main = "Scatter Plot of Two Measurement Methods")
abline(a = 0, b = 1, col = "red", lty = 2)  # 添加理想一致线

通过散点图可初步观察两组数据的线性关系及离散程度。

3. 执行Pasing-Bablok回归

使用mcr::mcreg()函数拟合模型：

# 拟合Pasing-Bablok回归
pb_model <- mcreg(method1, method2, 
                  method.reg = "PaBa",  # 指定Pasing-Bablok方法
                  mref.name = "Method 1", 
                  mtest.name = "Method 2")
# 查看回归结果
summary(pb_model)

输出结果包含斜率（Slope）、截距（Intercept）及其95%置信区间，例如：

Estimate   CI Lower   CI Upper
Slope     0.92       0.85       1.00
Intercept 1.20      -0.50       2.90

若斜率置信区间包含1且截距置信区间包含0，则表明两种方法无显著差异。

4. 结果可视化与解释

通过plot()函数生成回归诊断图：

plot(pb_model, 
     xlab = "Method 1", ylab = "Method 2",
     main = "Pasing-Bablok Regression Results")

图中包含：

• 回归线（蓝色实线）
• 理想一致线（红色虚线）
• 数据点及其置信椭圆（反映测量不确定性）

三、关键参数解析与调优建议

1. 置信区间计算方法

mcreg()函数支持两种置信区间计算方式：

• 排列检验（默认）：适用于小样本数据，通过重采样生成经验分布。
• Jackknife法：对大数据集更高效，可通过method.CI = "jackknife"指定。

2. 处理缺失值与异常值

若数据包含缺失值（NA），需在拟合前清理：

data <- data.frame(method1, method2)
data_complete <- na.omit(data)  # 删除含缺失值的行
pb_model <- mcreg(data_complete$method1, data_complete$method2, method.reg = "PaBa")

对于异常值，可结合mcr::outlierTest()进行检测，但Pasing-Bablok本身对异常值不敏感，通常无需剔除。

3. 模型比较与选择

若需比较Pasing-Bablok与其他回归方法（如Deming回归），可同时拟合多个模型：

deming_model <- mcreg(method1, method2, method.reg = "Deming")
compare_results <- rbind(
  summary(pb_model)$reg.coef,
  summary(deming_model)$reg.coef
)
rownames(compare_results) <- c("Pasing-Bablok", "Deming")
print(compare_results)

通过比较斜率/截距的置信区间重叠程度，选择更合适的模型。

四、实际应用案例：临床检验校准

场景描述

某医院需评估新购入的全自动生化分析仪（Method A）与现有仪器（Method B）的测量一致性，检测项目为血清总胆固醇（TC）。

实施步骤

1. 数据收集：对30份患者样本同时使用两种仪器检测TC，记录结果。
2. 模型拟合：

   # 假设数据已加载为tc_a和tc_b
   pb_tc <- mcreg(tc_a, tc_b, method.reg = "PaBa")
   summary(pb_tc)

3. 结果解读：
   • 若斜率=0.98（95%CI: 0.95-1.02），截距=0.5（95%CI: -0.3-1.2），则表明两种仪器测量结果高度一致。
   • 若斜率显著偏离1（如95%CI不包含1），需调整仪器校准系数。

五、常见问题与解决方案

1. 错误提示“数据长度不一致”

原因：输入向量长度不同。解决方案：

length(method1) == length(method2)  # 检查长度
which(is.na(method1) | is.na(method2))  # 定位缺失值

2. 回归线与散点图趋势不符

可能原因：数据存在非线性关系。解决方案：

• 检查散点图是否需对数变换。
• 考虑分段回归或非线性模型。

3. 置信区间过宽

可能原因：样本量不足或数据离散度高。解决方案：

• 增加重复测量次数。
• 结合Bland-Altman分析评估一致性。

六、总结与扩展建议

Pasing-Bablok回归在R语言中的实现通过mcr包得以简化，其核心价值在于为方法比较提供稳健的统计依据。实际应用中需注意：

1. 数据质量：确保测量系统的重复性和再现性。
2. 模型选择：根据数据分布特征选择合适的回归方法。
3. 结果解释：结合置信区间和临床可接受范围综合判断。

进一步学习可参考：

• mcr包官方文档（vignette("mcr")）
• 医学统计经典教材《Clinical Measurement: A Guide to Laboratory Medicine》

通过掌握Pasing-Bablok回归，研究人员和工程师能够更准确地评估测量系统的性能，为质量控制和决策提供可靠支持。