Согласованный коэффициент корреляции согласования

Question

Мне нужно вычислить соглашение между 3 считывателями или по меньшей мере 2 парами считывателей, используя коэффициент корреляции согласования для коррелированных не продольных данных. 3 рецензента оценивают около 20 поражений. От 1 до 4 поражений на пациентов. Насколько мне известно, пакет JL Carrasco's «CCCRM» и L Lin & В «Соглашении» Y Y's R «явно не приводится пример повторных непродольных измерений, где кластеры (пациенты) содержат переменное количество измерений , Отсутствуют отсутствующие значения. Нет несбалансированного дизайна (каждый читатель измеряет любое из 20 повреждений).

С не продольными данными я исключаю авторегрессионную структуру корреляции и фиксированный эффект для времени.

Любое предложение или справочный документ? Например: лучший подход для оценок дисперсии: U-статистика, GEE или линейные смешанные модели? Попробуйте Lin & Унифицированный подход на основе GGE на основе GGE и некоторая пост-hoc-коррекция для корреляции внутри пациента?

Answer 1

Для других читателей, которым необходим коэффициент внутриклассовой корреляции (ICC) или коэффициент корреляции согласования (CCC) для соглашения с несколькими участниками, соглашение между участниками или абсолютное согласие 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. CC Chen & H Барнхарт: «Оценка согласия с коэффициентом корреляции внутрикласса и коэффициентом корреляционной корреляции для данных с повторными мерами», «Вычислительная статистика и данные» Анализ 60 (2013) 132-145. Использование модели случайного эффекта для времени или местоположения позволяет вычислять как ICC, так и CCC.