相關二分資料間兩個kappa參數差異的概似推論;Likelihood inference for the equality of two kappa coefficients for correlated binary data

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題名:	相關二分資料間兩個kappa參數差異的概似推論;Likelihood inference for the equality of two kappa coefficients for correlated binary data
作者:	錢慶彰;Chien, Ching-Chang
貢獻者:	統計研究所
關鍵詞:	kappa;成對二分資料;強韌概似函數
日期:	2019-07-12
上傳時間:	2019-09-03 15:17:32 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學
摘要:	Kappa統計量是一種廣為使用於測量評估者間或是不同檢測方法間的同意度程度的工具。本文在診斷結果為具有相關性的成對二分資料的情況下，建立兩個kappa參數間差異的強韌概似函數。利用此強韌概似函數，我們在不需要對於成對資料建立融入相關性的聯合分配的情形下，仍可以得到正確的統計推論。我們利用模擬與實例分析來展示強韌概似函數方法的表現。;The kappa coefficient is an index that is widely used to measure the agreement between different raters or different methods. In this paper, we construct a robust likelihood function for the quality of two kappa coefficients for correlated paired data in the case of binary diagnostic outcome scenario. Using this robust likelihood function, we can make correct statistical inferences without modeling the correlated joint distribution in paired data. We provide simulations and real data analyses to demonstrate the robust likelihood approach.
顯示於類別:	[統計研究所] 博碩士論文

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