【摘 要】
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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
【机 构】
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南方医科大学公共卫生学院生物统计学系,广州血液中心
【基金项目】
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广东省组织构建与检测重点实验室开放课题基金(zzgjzd2021001)。
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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
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