一致性评价系数应用于无序多分类资料的效果评价

梁绮红; 陈昭宇; 张峥; 黄爽; 安胜利

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一致性评价系数应用于无序多分类资料的效果评价

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目的基于AC1系数的构建思想,建立一致性评价系数(CEA)在两评价者无序多分类结局的评价方法,并可避免Kappa系数的缺陷.方法通过随机抽样生成诊断试验类型数据,使用Monte Carlo模拟,在样本量、指定事件在总体的占比、偶然评价率、类别数等不同参数组合下进行重抽样,比较Kappa系数、AC1系数和CEA系数的均方误、方差和方差的期望.通过从总体中随机抽样1000次得到CEA系数的分布描述.结果偶然评价率的不一致会导致CEA系数的均方误波动较大.与Kappa系数相比,AC1系数和CEA系数在指定事件的占比为极端值的情况更为稳定.在小样本、偶然评价率不一致的情况下,Kappa系数的方差和方差的期望变大,CEA系数变化较小.大样本条件下,CEA系数近似服从正态分布.结论 Kappa系数、AC1系数、CEA系数均受偶然评价率的影响最大,样本量次之.针对无序多分类结局,CEA系数在不同的样本量、偶然评价率下具有更稳健的性质.

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来源
《南方医科大学学报》 |2021年第9期|1374-1380|共7页
作者
梁绮红; 陈昭宇; 张峥; 黄爽; 安胜利;
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作者单位

南方医科大学公共卫生学院生物统计学系广东广州 510515;

南方医科大学公共卫生学院生物统计学系广东广州 510515;

南方医科大学公共卫生学院生物统计学系广东广州 510515;

广州血液中心广东广州 510095;

南方医科大学公共卫生学院生物统计学系广东广州 510515;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
一致性评价; CEA系数; AC1系数; Kappa; 诊断试验;

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