Statistical Methods in Assessing Agreement
一致性评估的统计方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究测量方法与过程的一致性评估，未明确属于给定的经济计量细分领域。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
一致性评估的统计方法
- 研究问题
- 当目标值可能固定或带测量误差时，如何衡量大量观测是否落在具有实际意义的容差边界内，并比较一致性评估方法？
- 方法与思路
- 作者以覆盖概率统一介绍既有方法，针对固定目标与同质或比例异质误差给出解析表达式，并比较接受一致性的渐近功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称整合多种一致性指标，补充固定目标情况下的解析表达式，并讨论方法优缺点及数据示例，同时提及 SAS 宏程序。
- 阅读关注点
- 应核对容差边界与覆盖概率的定义、固定和随机目标的模型差异、异质误差设定，以及接受一致性所对应的假设与功效标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；方法公式、功效条件及示例结果未提供，摘要中的程序下载地址当前可用性未知。
原文摘要
Measurements of agreement are needed to assess the acceptability of a new or generic process, methodology, and formulation in areas of laboratory performance, instrument or assay validation, method comparisons, statistical process control, goodness of fit, and individual bioequivalence. In all of these areas, one needs measurements that capture a large proportion of data that are within a meaningful boundary from target values. Target values can be considered random (measured with error) or fixed (known), depending on the situation. Various meaningful measures to cope with such diverse and complex situations have become available only in the last decade. These measures often assume that the target values are random. This article reviews the literature and presents methodologies in terms of “coverage probability.” In addition, analytical expressions are introduced for all of the aforementioned measurements when the target values are fixed and when the error structure is homogenous or heterogeneous (proportional to target values). This article compares the asymptotic power of accepting the agreement across all competing methods and discusses the pros and cons of each. Data when the target values are random or fixed are used for illustration. A SAS macro program to compute all of the proposed methods is available for download at http://www.uic.edu/~hedayat/.