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2007;17 (4):629 - 52。
doi: 10.1080 / 10543400701376498。

一个统一的方法来评估协议连续和分类数据

从属关系

一个统一的方法来评估协议连续和分类数据

劳伦斯林et al。 J Biopharm统计 2007年

文摘

提出了几个一致性相关系数(CCC)指数来衡量k评级机构之间的协议,每个参与者都有多个n (m)读数从每个学科连续和分类数据。此外,对于正常的数据,本文还提出了覆盖概率(CP)和总偏差指数(TDI)。这些指数用于衡量内部,国米和总协议中所有评级机构。Intra-rater指数用于衡量多个读数之间的协议相同的评定等级。两分的指标是用来衡量不同评级机构间的协议基于多个读数的平均值。Total-rater指数用于衡量不同评分者之间的协议基于个人读数。除了协议,该报还评估内部,国米,精密度和准确度。通过双向混合模型,CCC,精密度和准确度,TDI,和CP表示为指数函数的方差分量,和GEE方法用于获得和执行推断估计方差的功能组件。每个之前提出的方法评估协议成为该方法的特例。连续的数据,当m趋于无穷时,建议预算减少董事长提出的协议指标Barnhart et al。(2005)。 When m = 1, the proposed estimate reduces to the ICC proposed by Carrasco and Jover (2003). When m = 1, the proposed estimate also reduces to the OCCC proposed by Lin (1989), King and Chinchilli (2001a) and Barnhart et al. (2002). When m = 1 and k = 2, the proposed estimate reduces to the original CCC proposed by Lin (1989). For categorical data, when k = 2 and m = 1, the proposed estimate and its associated inference reduce to the kappa for binary data and weighted kappa with squared weight for ordinal data.

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