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菲利普·多布勒;海因茨·霍林

用协变量调整半参数混合物对诊断准确性和ROC曲线进行Meta分析。 （英语） Zbl 1329.62456号

心理测量学 80，第4期，1084-1104（2015）.
摘要：许多筛选测试将一个衡量指标分为两类，以对受试者进行分类。通常，选择截止值的方式允许识别与参考程序相关的可接受数量的案例，但不会同时产生太多误报。因此，对于同一样本，随着截止值的变化，会产生多对灵敏度和假阳性率。这些点的曲线称为接收机工作特性（ROC）曲线。诊断荟萃分析的一个目标是整合ROC曲线并得出总结ROC（SROC）曲线。H.霍林等【《心理测量学》77，第1期，106–126页（2012；Zbl 1231.62198号)]证明了有限半参数混合能够很好地描述Lehmann-ROC曲线样本的非均匀性；这种方法会产生特定形状的SROC曲线簇。我们借助于（t_alpha）变换扩展了这项工作，这是一种灵活的比例变换族。构建了一组SROC曲线，该曲线大致包含Lehmann族，但还允许对Lehmann-ROC曲线以外的形状进行建模。我们介绍了两种根据数据确定形状的原理。利用每条曲线对应于诊断准确性的自然单变量测量这一事实，我们展示了协变量调整的混合物如何导致SROC曲线上的元回归。三个示例说明了该方法。

引用于4文件

MSC公司：

第62页，共15页 统计学在心理学中的应用
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

诊断性荟萃分析;总结接收机工作特性曲线;转换;半参数混合;元回归

引文：

Zbl 1231.62198号

软件：

卡曼;布伦特
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Doebler}和\textit{H.Holling}，《心理测量学》80，第4期，1084--1104（2015；Zbl 1329.62456）
全文： 内政部

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