【问题标题】：Agreement concordance correlation coefficient一致性相关系数
【发布时间】：2015-08-29 14:25:41
【问题描述】：
我需要使用相关非纵向数据的一致性相关系数来计算 3 个读者或至少 2 对读者之间的一致性。 3 位评审员测量了大约 20 个病灶。每名患者 1 至 4 个病灶。
据我所知，JL Carrasco 的 R 包“CCCRM”和 L Lin & Y Yu 的 R 包“协议”没有明确给出集群（患者）包含可变数量测量的非重复非纵向测量的示例。没有缺失值。没有不平衡的设计（每个读者测量 20 个病灶中的任何一个）。
对于非纵向数据，我排除了自回归相关结构和时间固定效应。
有什么建议或参考文件吗？例如：方差估计的最佳方法：U 统计、GEE 或线性混合模型？试试 Lin & Yu 的基于 GGE 的统一方法和对患者内部相关性的一些事后校正？
【问题讨论】：
标签：
r
mixed-models
correlated
【解决方案1】：
对于其他需要组内相关系数 (ICC) 或一致性相关系数 (CCC) 的读者，因为存在集群（多个位置或病变）而存在重复测量时需要评估者内一致性、评估者间一致性或绝对一致性每个患者），其中纵向（基于时间的固定效应）方法不起作用：参见 CC Chen 和 H Barnhart 的论文：“Assessing agreement with intraclass correlation coefficient and concordance correlation coefficient for data with repeatmeasures”，计算统计和数据分析60 (2013) 132–145。
对时间或位置使用随机效应模型允许计算 ICC 和 CCC。