有序数据的组内相关系数估计
统计方法学
2022-11-04 v2
摘要
目的：本文研究有序数据的组内相关系数估计。我们关注纯音测听听力阈值数据，其中阈值以 5 分贝为增量测量。我们基于 iPhone 听力评估应用程序的测试数据估计组内相关系数，作为测试/重测可靠性的度量。方法：我们提出一种使用混合效应累积 logistic 与 probit 模型估计组内相关系数的方法，这些模型假设结果数据为有序的。这与使用假设结果数据为连续的混合效应线性模型形成对比。结果：在模拟研究中，我们表明使用混合效应线性模型估计有序数据的组内相关系数会导致负的有限样本偏差，而使用混合效应累积 logistic 或 probit 模型可减小该偏差。与使用混合效应线性模型相比，使用混合效应累积 logistic 和 probit 模型估计的 iPhone 听力评估应用程序的组内相关系数更高。结论：当数据为有序时，使用混合效应累积 logistic 或 probit 模型相对于使用混合效应线性模型可减小组内相关系数估计的偏差。
引用
@article{arxiv.2211.01170,
title = {Estimating intracluster correlation for ordinal data},
author = {Benjamin W. Langworthy and Zhaoxun Hou and Gary C. Curhan and Sharon G. Curhan and Molin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.01170},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 3 tables