lemon2008 发表于 2014-11-23 20:14:55

组内相关系数,spss菜单点起来

某医院的麻醉科发生了这样一件事情,A大夫和B大夫分别对10个病人进行了某评分,结果如下。

病人编号A大夫评分B大夫评分
188.2
28.38.0
38.99.0
49.18.9
57.98.0
69.08.7
78.88.6
88.99.1
98.58.5
108.78.8

看到这种场景,某位有想法的大夫,很好奇A大夫和B大夫对这10个病人评分的一致性,那么问题就来了,我们通过什么来实现呢?不知道大家还记得不,之前好像提过什么什么可用于评价不同评定者对同一定量测量结果的一致性或可靠性,对了,就是组内相关系数ICC。具体怎么操作呢,数据录入如下,执行Analyze—Scale—Reliability Analysis,将TestA和TestB选入Item框,点击Statistics,出现对话框,点选Intraclass correlation coefficient,和ANONA Table的F test,一切就大功告成。最重要的时刻到了,结果怎么看?首先是ANOVA的结果,F=0.224,P=0.647>0.05,这时候再看ICC的结果,ICC=0.881,说明A大夫和B大夫系统误差很小,一致性很好。当然,如果您的结果中P<0.05,而ICC却高的吓人,这就需要详细讨论了,最大的可能是评定者之间存在系统误差,比如,其中一个评定者更倾向于给更高的分数。
2014-11-04 王晓晓,赵一鸣 北医三院临床流行病和循证医学中心

admin 发表于 2015-12-22 12:48:59

评估者之间信度分析从理论到实践

admin 发表于 2015-12-22 12:56:48

常规的研究数据均是单一测量,由同一个研究者测出的值来进行统计分析(sigel measure);
如果多个测量者测出的多个值的平均值进行统计学分析,应该选择平均测量(average measure)

双向混合模型需要假设不存在评估者和评估者之间的效应,因此适合于同一个人的多次测量评估;
而双向随机模型中,评估者和评估对象视为随机变量,因此适合于多个人测量的一致性比较。
单向随机模型中评估者效应是随机的,即两次测量过程均会有多人参与测量。
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