Коэффициент соответствия согласования договора
Мне нужно вычислить соглашение между 3 читателями или по крайней мере 2 парами читателей, используя коэффициент корреляции согласованности для коррелированных не продольных данных. 3 рецензента измеряют около 20 поражений. 1 до 4 поражений на пациентов. Насколько мне известно, пакет JL Carrasco R "CCCRM" и пакет L Lin & Y Yu R "Соглашение" явно не дают пример неповторяющихся непродольных измерений, где кластеры (пациенты) содержат переменное количество измерений. Там нет пропущенных значений. Нет несбалансированного дизайна (каждый читатель измеряет любое из 20 поражений).
С не продольными данными я исключаю авторегрессионную корреляционную структуру и фиксированный эффект для времени.
Любое предложение или справочный документ? Например: лучший подход для оценки дисперсии: U-статистика, GEE или линейные смешанные модели? Попробуйте унифицированный подход Lin & Yu на основе GGE и некоторую последующую коррекцию для внутрикорпоративной корреляции?
1 ответ
Для других читателей, которым нужен внутриклассовой коэффициент корреляции (ICC) или коэффициент корреляции согласованности (CCC) для внутрираспределенного соглашения, межрейтерского соглашения или абсолютного согласия при наличии повторных измерений из-за кластеров (несколько местоположений или поражений на пациента) где продольный (основанный на фиксированном эффекте для времени) подход не работает: см. статью С. К. Чена и Барнхарта: "Оценка согласия с внутриклассовым коэффициентом корреляции и коэффициентом корреляции согласованности для данных с повторяющимися измерениями", Вычислительная статистика и анализ данных 60 (2013) 132–145. Использование модели случайного эффекта для времени или местоположения позволяет вычислять как ICC, так и CCC.