测量方法一致性评价

合集下载

数控机床加工一致性评价自动化改进

03
自动化改进的优势
技术介绍：自动化评价方法
智能传感器技术
智能传感器可以用于实时监测加工过程中的各种参数，如温度、压力、振动等。通过集成智能传感器技术，自动化评价系统可以实时收集加工数据，并对其进行快速分析和处理，从而实现对加工过程的一致性评价。
机器学习算法的应用
机器学习算法能够从大量的数据中提取模式，并用于预测和评估。在加工一致性评价中，可以使用机器学习算法来识别工件的误差模式，并预测工件的加工质量。这可以帮助工程师更加准确地预测和防止潜在的制造问题。
自动化பைடு நூலகம்进的方向
自动化改进的方向包括自动化编程、自动化操作、自动化监控等。自动化编程可以提高编程效率，减少编程错误。自动化操作可以减少人力成本，提高生产效率。自动化监控可以实时监测机床的运行状态，及时发现并解决问题。
自动化改进的难点
自动化改进的难点包括技术难度、成本投入、实施周期等。技术难度是指实现自动化需要具备较高的技术水平和经验。成本投入是指自动化改进需要投入大量的资金和人力成本。实施周期是指自动化改进需要经过多个阶段和测试验证，才能最终实现。
数控机床加工一致性评价自动化改进
目录
• 介绍 • 现有评价方法 • 自动化改进的优势 • 案例研究 • 技术实施
目录
• 挑战与解决方案 • 未来展望 • 实习生参与 • 资源和参考文献 • 问答环节
01
介绍
数控机床简介
数控机床的基本组成
数控机床由机床本体、数控系统和附件三部分组成。机床本体是数控机床的基础，包括床身、主轴、进给系统等。数控系统是数控机床的核心，可以根据输入的程序控制机床的运动轨迹。附件则包括刀具、量具、夹具等辅助工具。

玉米新品种DUS测试及数量性状一致性评价

1
4. 26
1
3. 71
1
4. 5
2
4. 90
2
4. 94
2
4. 67
3
6. 01
3
5. 64
4
6. 04
4
6. 44
4
5. 08
3
4. 74
5
7. 24
6
7. 06
7
7. 58
6
7. 24
7
7. 33
6
7. 19
7
7. 51
8
7. 35
5
6. 22
8
8. 39
9
8. 70
9
9. 20
9
8. 69
10
关键 ,不具备一致性 ,特异性和稳定性就无从谈起。
在玉米 DU S 测试中性状是否具备一致性极为根据指南要求 ,在测试的 49 个性状中需要测量的 13
80
黑龙江农业科学 4 期
个数量性状的一致性作以评价 ,为玉米 DU S 测试及新品种选育提供参考。表 3 玉米测量性状变异系数
15. 雄穗主轴与分支角度
27. 叶缘波状程度
39. 每行粒数
3. 叶片边缘颜色
16. 雄穗侧枝姿态
28. 叶鞘花青甙显色
40. 果穗形状
4. 散粉期
17. 花丝花青甙显色
29. 株高
41. 子粒类型
5. 抽丝期
18. 花丝花青甙显色强度
30. 穗位与株高比率
42. 子粒顶端颜色
6. 上位穗上叶与茎杆角度
19. 雄穗最低位侧枝以上主轴长度
31. 果穗着生姿态
43. 子粒背面颜色

三种体温测量方法的一致性评价

:64$$)$*+',+84$$2'/9+$)($4-+54$ )$-354$)$*+/$%.0$3!E(#1+($%3($%$!"#1.(#13($%$!"#$% ,($%-($%$B'Q)#$K)#$$ H#$%H#$%4E'F#5-G'$-18U$8'7-(1)6 E(6'#6'6$,"'H(56-N88(3(#-'< B16F(-#318 *#$[($% ;'<(7#3 I$(J'56(-K$*#$[($% >O@@>X$="($# :23+4-0+!"2;$0+.%$679J<;7@9=49=3H5A757<9@=A9$=>>C@=A9=483=B9?78HA9G<9@=AC@9G9=3C@9G94AB7@<=A294A3E2AFB9:9@7BC45 P47E47@2D24 %IiL&.<$+8'/36F2@AH5749<=A294A3E2AFIiL E9@9@9>@C2A98.69G<9@=AC@9@9=824D3E9@97?A=2498C324DAF97@=; G9@>C@H5245D;=33AF9@G7G9A9@$AF924B@=@98AHG<=42>AF9@G7G9A9@=48AF99<289@G=;*I%` <=332:939437@.%4A@=>;=33>7@@9;=A274 >79BB2>294A3%%MM3&=48AF9-,V >74B2894>924A9@:=;%M%&B7@AF9%MM3$=48$;=48=48 (;AG=4 G9AF78 E9@99G<;7H98A7=33933 =D@99G94A.=$35&+3W732D42B2>=4A82BB9@94>9324A9G<9@=AC@9@9>7@824D39G9@D98=G74DAF9AF@9989:2>937BA9G<9@=AC@9 G9=3C@95 G94A%A&0.0,&.$;=485(;AG=4=4=;H323@9:9=;98=?9AA9@=D@99G94A?9AE9949<289@G=;39437@=487@=;G9@>C@H5245D;=33AF9@G75 G9A9@AF=4AF97AF9@AE7>7G?24=A2743$E2AF-,V;2G2A37B=D@99G94A?924D %f!.!00$!.0+!&=48-).0/V G9=3C@9G94A3E2AF24 AF9-,V ;2G2A37B=D@99G94A.%MM?9AE9949<289@G=;39437@=4824B@=@98AHG<=42>AF9@G7G9A9@E=3AF9;7E93A$E2AFAF9%MM 0."+&=48-,V M%B7@%MM?9AE9940.0",=480.+!&.>'*0&53.'*N<289@G=;*I%`39437@23=3=B9=48=>>C@=A9=;A9@4=A2:9A7AF9 G7@9A@=82A274=;G9@>C@H5245D;=33AF9@G7G9A9@. ?$97'4/3!B9:9@"!A9G<9@=AC@9 G9=3C@9G94A"! G9@>C@H5245D;=33AF9@G7G9A9@"!24B@=@98AHG<=42>AF9@G7G9A9@"!9<289@G=; *I%`39437@"!9J=G24=A2747B=D@99G94A

信度的三种计算方法

信度的三种计算方法信度是指研究结果的可靠性和准确性，是科学研究中一个重要的指标。

在各个领域的研究中，如何计算信度是一个关键问题。

本文将介绍三种常用的信度计算方法：内部一致性信度、重测信度和判别信度。

一、内部一致性信度内部一致性信度是指评价测量工具各项指标之间的相互关系是否一致。

常见的内部一致性信度计算方法有：Cronbach's alpha系数和Rasch模型。

1. Cronbach's alpha系数Cronbach's alpha系数是一种常用的内部一致性信度计算方法，它是通过计算各测量项之间的相关性来评估测量工具的信度。

Cronbach's alpha系数的取值范围在0到1之间，值越接近1表示测量工具的信度越高。

通过计算Cronbach's alpha系数，可以评估测量工具的整体信度以及各个测量项之间的相关性。

2. Rasch模型Rasch模型是一种基于概率统计的内部一致性信度计算方法，它是通过对被试者的回答模式进行分析来评估测量工具的信度。

Rasch 模型可以帮助研究者判断测量工具的信度以及被试者的回答模式是否符合预期。

通过Rasch模型的分析，可以得出测量工具的信度以及被试者的回答模式是否稳定和可靠。

二、重测信度重测信度是指在相同条件下，对同一对象进行多次测量所得到的结果之间的相关性。

常见的重测信度计算方法有：Pearson相关系数和Spearman相关系数。

1. Pearson相关系数Pearson相关系数是一种常用的重测信度计算方法，它是通过计算两次测量结果之间的相关性来评估测量工具的信度。

Pearson相关系数的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示两次测量结果之间的相关性越高。

通过计算Pearson相关系数，可以评估测量工具的重测信度以及测量结果的稳定性。

2. Spearman相关系数Spearman相关系数是一种非参数的重测信度计算方法，它是通过计算两次测量结果的排序之间的相关性来评估测量工具的信度。

粒度分析

粒度分析一:一致性评价-粒度分析方法开发和验证背景介绍一致性评价和仿制药开发过程中，粒度是API、辅料和制剂中间体的粉体学研究重要技术指标之一，传统的粒度测量方法中，以过筛最为常见，常以“目”为单位。

粒度与目数有个快捷换算方法，二者近似乘积为15000。

过筛的方法虽然成本低，但是难以给出具体的粒度分布情况，人为因素影响较大，且“目”的概念相对比较含糊，不同的标准如美国标准、英国标准及泰勒标准还是有细微的差别，这样对沟通操作可能带来一些不便。

随着时代的进步，多种新型的测量仪器的应用也使得对粒度的把握更加准确，如激光衍射粒度分析仪、库尔特计数仪、颗粒图像处理仪器及离心沉降仪等等。

不同设备的测量原理不同，导致结果会有所差异。

例如沉降仪所依据的理论是Stokes公式中球形颗粒的沉降速率与粒径之间的关系，而对不规则颗粒，二者之间的关系是未知的，为此沉降仪所测得的粒径相当于某一球体的大小，称之为沉降速度粒径；库尔特计数器得到的称之为等效电阻粒径；激光粒度仪给出的粒径称之为等效散射光粒径。

因此，只有颗粒为完整的球形时，所有设备测得结果才有可能是相同的。

随着当前对药品质量的要求越来越高，口服固体API和辅料的粒度分布影响着药物的溶出速率甚至是体内吸收，无论是制粒或者粉末直压工艺都需要对粉体颗粒的粒度分布有一个严格控制范围，粒度分布直接影响颗粒的流动性、可压性甚至含量均匀度等等。

本文将对激光衍射粒度仪测量方法的开发进行一个简单的介绍。

激光衍射法精密度、准确度执行标准简单的说，激光衍射粒度仪主要是利用了光的散射原理测量粒径，是基于颗粒体积的计算技术，将不规则颗粒假设为等体积球模型。

颗粒的粒度越小，散射角越大。

图片来源EP0-31Particle size analysis by laser light diffraction2010版和2015版《中国药典》粒度和粒度分布测定法均收录了第三法（光散射法），制剂通则仅对仪器的一般要求和测定法进行了简单介绍，目前CFDA尚无应用第三法进行API 粒度分析方法开发和验证的相关指导原则。

检测结果一致性评价方法的选择

检测结果一致性评价方法的选择在进行检测结果一致性评价时，选择适当的方法非常重要，因为它能够帮助我们确定不同方法或评估者之间的一致性程度。

以下是几种常见的评价方法，可以作为选择的参考。

1. 百分比一致性（Percentage Agreement）：这是一种简单直观的评价方法，计算出评估者之间在结果上达成一致的百分比。

这种方法适用于二元结果或多级分类结果的一致性评价。

但是，百分比一致性没有考虑评估者之间的随机性和偶然性，可能存在过于乐观的结果。

2. Cohen's Kappa系数：Kappa系数是一种常用于测量评估者之间一致性的统计指标。

它考虑了评估者之间的随机一致性，并将其减去，以反映真实一致性的程度。

Kappa系数介于-1和1之间，值越接近1表示评估者之间一致性越高。

当数据为多分类时，可以使用加权Kappa系数。

3. Fleiss' Kappa系数：Fleiss' Kappa系数是Cohen's Kappa系数在多个评估者之间一致性评价中的拓展。

它适用于多个评估者对多个分类项目的一致性评价。

Fleiss' Kappa系数也介于-1和1之间，值越接近1表示一致性越高。

4. Intraclass Correlation Coefficient (ICC)：ICC是一种广泛用于评估连续性数据（例如测量结果）一致性的方法。

它考虑了评估者之间和测量次数之间的随机性，并量化了其对一致性的影响。

ICC介于0和1之间，值越接近1表示一致性越高。

5. Bland-Altman图：Bland-Altman图是一种用于评估两个连续变量的一致性的图形方法。

它可以显示两个评估者（或方法）之间的差异和一致性范围。

通过计算平均差值和上下限，可以量化评估者之间的一致性程度。

在选择适当的一致性评价方法时，应考虑以下几点：1. 数据类型：不同的数据类型可能需要不同的评价方法。

例如，对于二元结果或多级分类结果，可以使用百分比一致性或Kappa系数。

定性试验评价和检测结果一致性检验的统计分析方法

定性试验评价和检测结果一致性检验的统计分析方法目录一、内容概要 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 文献综述 (4)1.3 研究目的与问题 (6)二、定性试验评价方法 (7)2.1 定性试验概述 (8)2.2 常用定性试验评价方法介绍 (8)2.2.1 专家评审法 (10)2.2.2 访谈法 (11)2.2.3 观察法 (11)2.2.4 实验室试验 (13)2.3 定性试验评价方法的比较与选择 (14)三、定性试验检测结果 (16)3.1 检测结果的记录与描述 (17)3.2 检测结果的统计分析 (18)3.3 检测结果的质量评估 (19)四、一致性检验的基本原理 (20)4.1 一致性检验的概念与意义 (22)4.2 一致性检验的常用方法 (23)4.2.1 交叉验证法 (24)4.2.2 Kappa系数检验 (26)4.2.3 Cronbach's alpha系数检验 (26)4.3 一致性检验的参数设置与优化 (27)五、定性试验评价与检测结果一致性检验的统计分析方法 (29)5.1 统计分析方法的分类与应用 (30)5.1.1 方差分析(ANOVA) (31)5.1.2 逻辑回归分析 (32)5.1.3 项目反应理论(RT) (33)5.2 统计分析方法的参数选择与优化 (35)5.2.1 显著性水平与检验功效 (36)5.2.2 样本量与效应量的估计 (37)5.2.3 参数估计与假设检验的合理性 (38)六、案例分析与讨论 (39)6.1 案例背景与数据来源 (40)6.2 定性试验评价与检测结果的一致性检验过程 (41)6.3 结果分析与讨论 (42)七、结论与展望 (43)7.1 研究结论 (44)7.2 研究贡献与局限性 (45)7.3 未来研究方向展望 (46)一、内容概要本文档主要介绍了定性试验评价及检测结果一致性检验的统计分析方法。

我们将概述定性试验评价的基本概念及重要性，强调其在各个领域中的广泛应用。

(完整版)10-诊断研究设计

主
01 医学诊断研究基本原理
要
内
02 医学诊断研究设计方法
容
03 医学诊断研究基础设计
04 医学诊断研究高级设计
诊断研究设计要点
确定金标准选择研究对象进行样本量估算盲法、独立和同步比较诊断试验和“金标准”结果计算诊断试验的相关指标及统计分析
确定金标准
当前医学界公认的诊断某疾病最可靠、准确度最高的诊断方法。常用的金标准包括
盲法、独立和同步比较诊断试验和“金标准”结果
采用盲法评价诊断试验结果十分重要，即要求判断诊断试验结果者不能预先知道研究对象是否患病，而按照“金标准”判断研究对象是否有病者不能知道诊断试验的结果。
某些情况下，“金标准”建立在一系列试验和相关临床资料的基础上。此时“金标准”不能包括所研究的诊断试验，否则可能发生掺合偏倚，增加两者的一致性，扩大诊断试验的准确性。（独立）
美国国家临床实验室标准化委员会（National Committee for Clinical Laboratory Standards，NCCLS）2002年发布了《用患者标本进行方法比对及偏倚估计：批准指南-第二版》（简称EP9-A2指南）
最低的分布比例是10%！
样本量估算
样本含量估计的要素： ①真实性指标（灵敏度、特异度）的水平； ②检验水准α，即I类误差的概率； ③允许误差δ。
诊断试验的用途
• 诊断疾病 • 筛选无症状的病人 • 判断疾病的严重程度 • 估计疾病临床过程及预后 • 估计对治疗的反应 • 判断治疗效果
诊断研究的基本原理
①用金标准进行检查或检验，可将试验对象分为两组，即金标准确诊的患某病组及金标准排除的未患某病组。
②用新方法进行的诊断试验所得出的患病与未患病的结果分别与金标准方法所得出患病与未患病的结果比较，根据其是否一致对试验方法进行评价。

一致性评价重磅参考资料：(USP1092)溶出度试验的开发和验证(续

圣诞礼物一致性评价重磅参考资料：（USP1092）溶出度试验的开发和验证（续）20151225刘建华医药信息新药开发3.分析整理溶出步骤也是一个复杂的样品制备过程。

用于测定溶出过程中药物溶出量的处理和分析过程，称为“分析整理”。

虽然本章讨论的分光光度法和高效液相色谱法是最常用的分析方法，其他适宜的分析技术也可以使用。

在第5节，将详细描述方法验证标准。

3.1 样品处理溶出样品在取样后，需要进一步的处理，使能够满足样品释放量的分析方法的测定要求。

例如，过滤可用于除去未溶解的颗粒物样品，或者避光、冷藏贮存样品。

此外，样品可能需要稀释至方法线性范围内的测定浓度。

使用高效液相色谱法时，尽可能采用流动相稀释至样品以减少溶出介质对样品测定的影响。

根据产品特性的要求，其他类型的处理方式也是存在的。

例如加入适当的试剂使产生干扰的物质消除或者失活。

然而，分离可能是不可能的或需要的不是必需的，在一些情况下，在原位测量的方法，如纤维光学或电化学测定方法可能是有用的。

3.2 过滤在上面1.1章节中已经讲述。

3.3 离心离心处理样品是不优选的，具体原因有以下几个方面：在固体颗粒除去之前，药物溶解可以继续发生，是药物的溶出浓度增大，并且离心的动力也可能导致增加溶解的药物颗粒。

然而当所有常见滤膜对药物均有吸附或者所有滤膜均干扰药物的测定时（例如，使用荧光定量），可以选择离心法处理样品。

离心法可以证明是有用的，在方法开发的过滤材料的适用性评价。

3.4 分析方法用于溶出度测定的常用分析方法一般为分光光度法或液相色谱法。

分光光度法较高效液相法更简便快捷，并且分光光度法较HPLC法更容易自动化，并且溶剂量使用较少。

但是分光光度法测定需要专属性良好。

高效液相色谱法是首选的原因有很多，如提供较宽测定范围，减少了需要稀释样品的步骤，提高了低浓度样品的分析灵敏度，并且可用于辅料或者多组分互相干扰的样品的测定。

目前的高效液相色谱系统采用自动进样器，提高了自动化。

一致性检验kappa科恩

一致，但在实际应用中无意义； Kappa>0，此时说明有意义，Kappa愈大，说明一致性愈好； Kappa<0.4，说明一致程度不够理想； Kappa≥0.75，说明已经取得相当满意的一致程度；
二分类资料一致性分析
前面我们已经介绍四格表资料的2检验，本节需要介绍的是Kappa检验。那么Kappa检验与配对2检验有什么区别呢？Kappa检验重在检验两者的一致性，配对2 检验重在检验两者间的差异。对同一样本数据，这两种检验可能给出矛盾的结论。主要原因是两者对所提供的有统计学意义的结论要求非常严格所致。
KAPPA值的计算及检验
对两法测定结果一致部分进行检验，看一致部分是否是由偶然因素影响的结果，它叫做“一致性检验”，也称
Kappa检验。说明两种方法测定结果的实际一致率与随机一致率之间的差别是否具有显著性意义。需要计算反
映两法一致性程度高低的系数，叫做Kappa统计量。具体公式如下：
Kappa
Kappa检验
Kappa是评价一致性的测量值。检验是否沿对角线格子中的计数（接收比率一样的零件）与那些仅是偶然的期望不同。设Po =对角线单元中观测值的总和，Pe=对角线单元中期望值的总和。则Kappa =（Po - Pe）/（1 Pe）。Kappa是测量而不是检验。其大小用一个渐进和标准误差构成的t统计量决定。一个通用的经验法则是 Kappa大于0.75表示好的一致性（Kappa最大为1）；小于0.4表示一致性差。Kappa不考虑评价人间的意见不一致性的程度，只考虑他们一致与否。
一致性检验 kappa
学习目标
熟悉Kappa值的判断标准；掌握Kappa值的计算以及检验方法；掌握二分类资料和有序分类资料的一致性分析；

测量一致性评价

Test for slope = 1 ：P<0.05，两种方法测量值的回归线斜率显著不等于1。也就是说差值D不独立于均值A，不宜用固定的（常数）值来确定一致性范围，即不宜用上面Limits of agreement表中的结果表达一致性范围。需要通过DA回归分析建立一致性范围与两种方法结果互换函数
Summary 观察样本量（obs）最小值（minimun）中位数（median）最大值（maximum）; 解两种检测方法结果的一般分布情况 ; Limits of agreement 两方法结果差的均值D ; 一致性范围（limits of agreement）; 标准差（SD）
该方法的基本思想是，利用原始数据的均值与差值，分别以均值为横轴，以差值为纵轴做散点图(difference-average plot)，计算差值的均数以及差值的95%分布范围（即为一致性界限），认为应该有95%的差值位于该一致性界值以内。
分析散点的分布与一致性界限的位置关系，并且与专业上可接受的界限值相比较，如果一致性界限在临床上可以接受，则认为床医学、基础试验中，我们常常会对两种或两种以上诊断方法进行比较或者对测量结果进行一致性评价。
一种方法是“金标准”或公认的方法，而另外一种是新方法或手段，可能更加经济或者创伤小
或者我们关注方法之间互换性如何。通过对诊断或测量结果一致性评价，可以回答“方法之间能否互相替代”的问题。
一次性测量：每个受试者两种方法各测量一次。（见本篇）
选择“数据分析”—“诊断试验与预测方程”—“定量测量方法比较”
方法1：方法2：此处选择重复方法为“1：一次性测量”
【结果解释】 Bland-Altma散点图：即差值（Y）与均值（X）的散点图每个点代表每个检测样本横坐标为受试对象两种方法测量值的均值A，本例中为纵坐标为受试对象两种方法测量值的差值D，本例中为上图3条水平线即差值D的平均值及其95%范围

基于Bland—Altman差异分析图法系统误差的检出

基于Bland—Altman差异分析图法系统误差的检出目的应用Bland-Altman（简称B-A）方法作为检查工具，对两个检测系统间的系统误差进行分析。

方法采用罗氏生化原装检测系统为XM系统，自建检测系统为XN系统，两种检测系统分别对50份新鲜的血清样本进行AST测定，应用Bland-Altman分析法对系统误差大小和类型进行分析。

结果两系统间的固定误差为2.9 U/L，在CLIA室间评估指标范围内。

结论Bland-Altman 差异分析图法可以帮助直观地检查出两系统间的系统误差，存在的误差可以根据分析图进行修正。

标签：Bland- Altman 法；系统误差；检测系统；一致性点图，计算差值的均数（d）以及差值的95%，即差值95%的一致性界限为（-1.96Sd，+1.96Sd），认为应该有95%的差值位于该一致性界限以内。

通过分析散点的分布与一致性界限的位置关系，并且与专业上可接受的界限值相比较，如果一致性界限在临床上可以接受，则可以认为两种方法之间一致性较好。

目前主要应用于两种测量方法的一致性，包括新方法和金标准的比较；某种测量方法的可重复性评估，及对同一批个体重复测量；比较两个观察者的一致性。

本文主要应用Bland-Altman（简称B-A）方法作为检查工具，对两个检测系统间的系统误差进行分析，现报道如下：1 材料与方法1.1 材料1.1.1 样品50份新鲜的血清样本，其内含分析物浓度的分布范围覆盖高、中、低水平。

1.1.2 仪器与试剂罗氏生化原装检测系统：罗氏Cobas P800全自动生化分析仪、罗氏谷草氨酸氨基转移酶（AST）试剂盒、罗氏Cobas校准品组合为XM 系统。

自建检测系统：日立7080全自动生化分析仪、上海科华谷草氨酸氨基转移酶（AST）试剂盒、朗道校准品组合为XN系统。

1.2 方法1.2.1 方法的选择以系统作为XM第一种方法的检测系统，系统为XN第二种方法的检测系统。

定量测量结果的一致性评价及Bland-Altman法的应用

数据情形进行判定。如果ＤｆｒｎｅＡｅａｅ散点图ｉｅｅｃ— ｖｒｇｆ
上差值随均值变化不明显，可采用原始数据进行作则
图分析；常见的另外一种情形是差值随着均值的增大
而增大，时需要对原始数据进行对数转换，后再进此然
中国卫生统计２１０１年８月第２８卷第４期
定量测量结果的一致性评价及ＢａｄＡｔｎ法的应用ｌｎ — ｌｍａ
山西医科大学卫生统计学教研室（３０１萨建刘桂芬０Ｏ０）
【提要】目的探讨ＢａｄＡｔｎ法在定量测量结果的一致性评价方面的应用。方法采用ＢａｄＡｌｎ作图ｌｎ — ｌｍａｌ —ｔｎｍａ法对定量测量结果的一致性问题进行分析评价，针对不同的数据情况分别采用原始数据和经过对数转换以后的数据进行作图分析，以适应不同数据条件的要求，计算差值均数的一致性界限，与专业要求的容许误差进行比较，并最终做出推断结论。结果ＢａｄＡｔｎ图法将一致性界限的定量分析与散点图分布的定性描述相结合，以对定量测量数据的一致ｌ —ｌｎｍａ可
Ⅱ。。
’
・。 ’ 。０一。 … ＇－ …… ～Ｂ… … …一。。。。
Ｏ・５
－．
哂
。。
。
。口
一
Ｉ０．
．
—
１５・
一
口０
一
的ｃ不能超出专业意义的临界值（ＬＡ更严格）Ｉ比ｏ，

Bland-Altman方法判定测量一致性

运用Bland-Altman分析水稻测量方法一致性摘要：在农业生产中，对水稻穗长进行测量的数据是预测水稻产量，观测农作物生长情况的重要指标。

在实际测量中，经常会遇到评价两种或多种检测、测量方法结果一致性的问题。

一般情况下，其中一种方法是目前广泛应用的或被称为“金标准”的方法，在对水稻穗长进行测量的过程中，水稻穗长的手动测量方法即人工对每棵水稻的穗长进行测量，此测量数据可作为“金标准”。

而另一种方法则是更先进、更便于应用、更经济的方法，在对水稻穗长进行测量的过程中，水稻穗长的自动测量方法即使用机器视觉采集水稻穗长图像，然后用图像识别的方法获得每个水稻的穗长。

本文将通过运用Bland-Altman方法对水稻穗长测量实例的分析，来判断这两种方法是否可以互相替代。

一、原理和方法Bland-Altman方法的基本思想是计算出两种测量结果的一致性界限，并用图形的方法直观地反映这个一致性界限。

最后结合水稻穗长的实际状况，得出两种测量方法是否具有一致性的结论。

1．一致性界限在进行两种方法的测定时，通常是对同一批受试对象同时进行测量。

这两种方法一般不会获得完全相同的结果，总是存在着有一定趋势的差异，如一种方法的测量结果经常大于(或小于)另一种方法的结果，这种差异被称为偏倚。

偏倚可以用两种方法测定结果的差值的均数d进行估计，均数d的变异情况则用差值的来描述。

如果差值的分布服从正态分布，则95％的差值应该位于标准差Sd和d+1．96Sd之间。

我们称这个区间为95％的一致性界限，绝大多数d-1．96Sd差值都位于该区间内。

如果两种测量结果的差异位于一致性界限内在实际上是可以接受的，则可以认为这两种方法具有较好的一致性，这两种方法可以互换使用。

当样本量较小时，抽样误差会相对较大，因此还要给出95％一致性界限的上下限的置信区间。

差值均数的标准差SE(d)，一致性界限的上、下限的标准误近似等于1．71SE(d)，则可以分别计算出一致性界限上限的95％置信区间和下限的95％置信区间。

两种测量方法定量测量结果的一致性评价

可见，配对ｔ检验主要检验的是两测量仪器的系统误差是
否有差别，即对两测量结果的系统误差敏感，但不能兼顾随机
误差。
１．２Ｐｅａｒｓｏｎ积距相关系数
相关系数也被用于评价定量数据两种测量结果的一致性［１，４］。
相关系数是用于表示两定量资料线形相关关系的密切程度，是
进一步，假定测量值Ｘｉｊ＝Ｔｊ＋Ｂｉｊ＋Ｅｉｊ，其中Ｔｊ代表第ｊ个测量
对象的真值，Ｂｉｊ代表第ｉ个仪器对测量对象ｊ的系统误差
（ｂｉａｓ），Ｅｉｊ代表第ｉ个仪器对测量对象ｊ的随机误差（ｅｒｒｏｒ）。
作者简介：李镒冲（１９８２－），男，在读硕士研究生，研究方向：统计方法与卫生决策
通讯作者：李晓松，男，教授，博士生导师，研究方向：卫生统计学研究，Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｘｉａｏｓｏｎｇ１１０１＠１２６．ｃｏｍ
作者单位：四川大学华西公共卫生学院，成都，６１００４１
Ｃｏｒ（ａＢＭｊ＋ｂ，ＢＮｊ）＝Ｃｏｒ（ＢＭｊ，ＢＮｊ）。可见，相关系数对系统误
差是不敏感的。
１．３组内相关系数（Ｉｎｔｒａ－ｃｌａｓｓＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ，ＩＣＣ）
ＩＣＣ的定义为被测量者间变异占总变异的比例［５］，其范围
２
器测量值的协方差为 σＴ＋ｃｏｖ（ＢＭｊ，ＢＮｊ）。则相关系数为：
２
σＴ＋ｃｏｖ（ＢＭｊ，ＢＮｊ）

全过程评价体系设计的信效度

全过程评价体系设计的信效度在进行全过程评价体系设计时，信度和效度是两个重要的评估指标。

它们用于评估评价工具或方法的可靠性和有效性。

下面我将对信度和效度的概念进行解释，并提供关于如何评估它们的一些常见方法。

信度（Reliability）：信度指评价工具或方法的稳定性和一致性，即在重复测量或使用同一工具进行测量时，能否得到一致的结果。

如果评价工具具有高信度，那么不同人员、不同时间和不同环境下评估的结果应该是相似的。

评估信度的常见方法包括：内部一致性信度：使用Cronbach's alpha系数或其他相关的统计指标来评估一组测量项之间的一致性。

测试-重新测试信度：将评估工具应用于同一受试者两次，然后计算两次得分之间的相关性。

分割半信度：将评价工具的测量项分成两个互斥的半组，并计算两组得分之间的相关性。

效度（Validity）：效度指评价工具或方法是否能够成功衡量所期望的概念或变量，并提供准确的评估结果。

有效性是评价工具在概念上或内容上与所要评估的特征或能力相关联的程度。

评估效度的常见方法包括：内容效度：评估工具是否涵盖了所要评估的内容领域。

可以通过专家意见、文献研究和内容分析来评估。

构造效度：评估工具是否与其他相关测量工具或概念进行协同验证。

可以使用相关性分析、因子分析和结构方程模型等方法评估。

预测效度：评估工具是否能够准确预测或区分感兴趣的结果或行为。

通过与外部标准或实际观察进行比较来评估。

为了确保评价体系设计的信度和效度，可以采取以下措施：进行小范围的先行测试，评估工具或方法的可行性和一致性。

通过专家意见、同行评审和反馈征求来改进和完善评价工具。

进行大规模的实地测试，在不同样本或受试者中评估工具的信度和效度。

不断监测和评估评估工具的信度和效度，并进行必要的修订和改进。

总体而言，评价体系设计的信度和效度是确保评估工具或方法可靠、有效的关键要素。

通过综合应用多种评估方法，并不断反馈和改进，可以提高评估工具的信度和效度，从而有效地进行全过程评价。