海因茨·霍林;瓦莱卢克·伯宁;丹克马尔·博宁 基于似然的荟萃分析SROC曲线聚类。 （英语） Zbl 1231.62198号 心理测量学 77，第1号，106-126（2012）. 总结：诊断研究的荟萃分析遇到了一个共同的问题，即不同的研究可能无法进行比较，因为它们对连续或有序分类诊断试验值使用了不同的截止值，定义了诊断试验阳性的不同区域。因此，不同研究产生的特异性和敏感性可能会有所不同，只是因为潜在的截止值不同。为了处理截止值问题，人们通常关注由成对灵敏度和假阳性率（1-特异性）组成的接收器工作特性（ROC）曲线。在荟萃分析中，一对代表一项研究，相关图表称为SROC曲线，其中S代表“总结”。在诊断研究的荟萃分析中，传统上强调对SROC曲线进行建模，目的是通过估计ROC曲线的汇总来提供诊断准确性的汇总度量。在此，我们将重点放在寻找代表不同诊断准确性的数据中的子组或成分。本文将考虑使用仅由一个参数表征的莱曼族来建模SROC曲线。每个研究都可以用该参数的特定值表示。因此，我们将重点放在这些参数估计值的分布上，并建议通过特定参数化正态密度的混合来建模潜在的异质或簇结构。我们指出，这种混合是完全非参数的，并且相关的混合似然是明确定义的和全局有界的。我们使用非参数混合似然估计的理论和算法来识别待分析研究集合的诊断准确性中的潜在簇结构。本文讨论了诊断研究中的几个荟萃分析应用，包括检测不健康饮酒的AUDIT和AUDIT-C、认知障碍的微精神状态检查以及飞机零部件金属疲劳的诊断准确性检查数据，以说明该方法。 引用于1审查引用于7文件 MSC公司： 第62页，共15页 统计学在心理学中的应用 62G05型 非参数估计 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：C.A.MAN公司;诊断测试;荟萃分析;敏感;特异性;摘要接收机工作特性;汇总统计方法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Holling}等人，《心理测量学》77，第1期，106-126（2012；Zbl 1231.62198） 全文： 内政部 参考文献： [1] 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