勒内·戈宁;斯图尔特·利普西茨。;加雷特·M·菲茨默里。;吉尔特·莫伦伯格 使用广义估计方程对加权（kappa）进行回归建模。 （英语） Zbl 0974.62102号 J.R.Stat.Soc.，塞尔维亚。C、 申请。斯达。 49，第1期，第1-18页（2000年）. 摘要：在许多临床研究中，不止一个观察者可能会对按顺序量表测量的特征进行评级。例如，一项研究可能涉及一组医生对病理标本或计算机断层扫描上的特征进行评级。在这类临床研究中，加权（kappa）系数是一种常用的衡量有序标度评分一致性的指标。我们的研究来源于一项与炎症性皮肤病严重程度相关的研究。研究人员希望在考虑到患者特异性（年龄和性别）和评分者特异性（是否经皮肤科委员会认证）特征的情况下，确定和评估不同数量的观察者之间的一致性。这建议将（kappa）建模为这些协变量的函数。我们建议使用广义估计方程来估计加权kappa系数。这种方法还适应了当一些受试者不是由同一组观察者判断时出现的不平衡数据。目前，对于一个没有涉及两个以上观测者的协变量的简单非平衡数据集，无法估计总体（kappa）。在炎症性皮肤病研究中，没有一个协变量与（kappa）显著相关，因此可以计算此不平衡数据集的总加权（kappa\）。在第二个令人鼓舞的例子（多发性硬化症）中，地理位置与（kappa）显著相关。此外，我们还将我们的方法的结果与现有的测试方法进行了比较，这些方法用于测试可用于平衡数据集的跨地层（地理位置）加权系数的异质性。 引用于6文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62J99型 线性推断、回归 关键词：疾病指数;类内相关系数;协议措施;序数数据;不平衡数据;加权kappa;广义估计方程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Gonin}等人，J.R.Stat.Soc.，Ser。C、 申请。Stat.49，No.1，1--18（2000；Zbl 0974.62102） 全文： 内政部