【摘 要】
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目的针对三分类资料,探讨一致性评价系数(CEA)的效果,并与Kappa系数和AC 1系数进行对比。方法用Monte Carlo法模拟不同样本量n(n=20,60,100,500)、偶然评价率r i(r i=0.05,0.
【机 构】
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南方医科大学公共卫生学院生物统计学系,南方医科大学南方医院卫生经济管理科
【基金项目】
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国家自然科学基金计划项目(71673126),南方医科大学大学生创新创业训练计划项目(201912121020)
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目的针对三分类资料,探讨一致性评价系数(CEA)的效果,并与Kappa系数和AC 1系数进行对比。方法用Monte Carlo法模拟不同样本量n(n=20,60,100,500)、偶然评价率r i(r i=0.05,0.2)和阳性事件率p r(p r=0.05~0.95)组合的三分类资料,采用Bootstrap法对该数据进行重抽样,分别估计三种一致性系数、标准误及其估计值与金标准的均方误差。结果在偶然评价率ri较低时,CEA系数的应用效果与AC1系数近乎相等,且都优于Kappa系数;但在偶然评价率r i较
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