Reliability of composite dichotomous measurements - Martinková, Patrícia; Zvára, Karel (European Journal for Biomedical Informatics, 2010)
Spolehlivost, neboli reliabilita měření je mírou jeho opakovatelnosti za stejných podmínek. Klasický koncept reliability předpokládá, že se měření Y skládá ze skutečné hodnoty měřené vlastnosti T a chybové složky ?, dvou nezávislých náhodných veličin, Y = T + ?. Spolehlivost měření je pak definovaná jako podíl rozptylu skutečného skóru a rozptylu měření. Tento koncept nicméně není použitelný v modelech pro dichotomní měření, ve kterých nefigurují chybové složky, leč jsou definovány pomocí podmíněných pravděpodobností. V tomto článku zkoumáme obecnější definici spolehlivosti navrženou v [1], která je založena na rozkladu rozptylu v modelu se smíšenými efekty. Navržená definice splývá v klasické testové situaci s definicí klasickou, a navíc je použitelná také pro modely dichotomních měření. Nově jsou pro navrženou definici odvozeny předpoklady, za jejichž platnosti může být spolehlivost složeného měření vyjádřena pomocí spolehlivostí jediného měření (tzv. Spearmanova-Brownova formule) a je ukázána přibližná platnost Spearmanovy-Brownovy formule pro Raschův model. Na závěr zkoumáme tzv. logistické alfa – nový odhad spolehlivosti navržený v [2] coby modifikace klasického odhadu spolehlivosti založeném na Cronbachovu alfa. Simulace ukazují, že nový odhad nepodhodnocuje skutečnou spolehlivost tak často, jako Cronbachovo alfa. Logistické alfa se tak pro některé případy jeví být vhodnějším odhadem spolehlivosti. Nový odhad je použit na binární data získaná automatizovaným procesem diagnostiky prokrvení myokardu založeným na snímcích emisní protonové tomografie (SPECT).
Keywords: statistické modely; Analysis of Variance; regresní analýza; Regression Analysis; analýza rozptylu; hodnocení perfuse myokardu; Cronbachovo alfa; binární data; logistická regrese; Raschův model; Biometry; biometrie; Models, Statistical