일치 상관 계수

통계에서 일치 상관 계수는 재현성 평가 또는 사용자 간 신뢰도 평가와 같은 두 변수 사이의 합치를 측정한다.

정의

로렌스 린은 일치상관 계수 ${\displaystyle {coefficient}_{}}$ $c{\displaystyle {}_{}}${\$displaystyle \rho _{c}$의 형태를 가지고$$^[1] 있다.

${\displaystyle \rho_{c}={\frac {2\rho \ma _{x}\bma_{x}^{2}+\bma _{y}^{n2}+(\mu _{x}-\mu _{y}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}},}$

여기서 $\mu {\displaystyle {}_{}}$ ${\displaystyle x_{}}$ ${\$}} 및$$ ${\displaystyle {\mu }_{}}$ y ${\$${y}}}$는 두 변수에 대한 평균이고$$, ${\displaystyle {\mathrm{}}_{}^{}}$ x ${\displaystyle {\mathrm{}}_{}^{}}$${\$$$\$protema _{y}^{}$}}는 해당 분산이다.${\displaystyle \rho }$ ${\displaystyle \rho }$은(는) 두 변수 사이의 상관 계수다.

이것은 다음과 같은 정의에서^[1] 온다.

${\displaystyle \rho _{c}=1-{\frac {{\rm} {예상\직교\squared\ squared\ distance\{}}}}\\ 대각선\}}}}{\x=y}}}}.}$

일치 상관 계수를 $N{\displaystyle }$${\displaystyle N$$}$ -길이$$ 데이터 세트(예: $N{\displaystyle }$ ${\displaystyle N}$ 쌍을$$ 이룬 데이터 값$($, ${\displaystyle y_{}}$) {\$displaystyle (x_$${n$$}y_$${n$$\}\}\}\}\})$에서 $계산$하는 경우${\displaystyle ,}$ ${\displaystyle \mathrm{형식}}$은 다음과 같다${\displaystyle .}$

${\displaystyle {\hat{\rho }}{c}={\frac {2s_{xy}}{s_{x}^{2}+s_{y}}={y.}^{2}+({\bar {x}-{\bar {y}})^{2}}}}$

여기서 평균은 다음과 같이 계산된다.

${\displaystyle {\bar}}={\frac {1}{{N}\sum _{n=1}^{N}x_{n}}}}}$

그리고 분산

${\displaystyle s_{x}^{2}={\frac {1}{{N}\sum _{n=1}^{N}(x_{n}-{\bar{x}})^{2}}$

공분산

${\displaystyle s_{xy}={\frac {1}{{N}\sum _{n=1}^{N}(x_{n}-{\bar{x})(y_{n}-{n}-{\bar {y})}.}$

일반적인 상관 계수(Peerson's)는 분산 추정에 치우친 버전을 사용하는지 또는 치우치지 않은 버전을 사용하는지에 대해 면역이 되지만, 일치 상관 계수는 그렇지 않다.원본 기사에서 린은 1/N 정상화를 제안했고,^[1] 다른 기사에서 니커슨은 1/(N-1)를 사용한 것으로 보이는 반면,^[2] 즉, 일치 상관 계수는 구현 간에 약간 다르게 계산될 수 있다.

상관관계의 다른 척도와의 관계

일치 상관 계수는 클래스 내 상관 계수라고 하는 일부 측정값과 거의 동일하다.서로 다른 데이터 집합에서 "일반적인" 쇄도 내 상관관계와 일치 상관관계 계수를 비교한 결과, 세 번째 소수점에서는 두 상관관계의 차이가 작다는 것을 발견했다.^[2]또한 일치 상관 계수에 대한 아이디어는 "1970년 Krippendorff가^[4] 이미 발표한 결과와 상당히 유사하다"고 명시되어^[3] 있다.

원문에서^[1] 린은 복수의 클래스를 위한 양식(2개만이 아니라)을 제안했다.10여 년 후 이 양식에 대한 수정안이 발표되었다.^[5]

일치 상관 계수의 사용 예로는 기능성 자기 공명 영상 뇌 스캔에 대한 분석 방법의 비교가 있다.^[6]

외부 링크

• 통계 계산기.NIWA가 제공하는 이 표준은 화학적 또는 미생물학적 농도와 같은 두 연속적 변수 사이의 일치 정도를 평가하는 데 사용되는 린의 일치성의 온라인 버전이다.린의 일치 상관 계수 값을 계산한다.±1의 값은 완전한 일치와 불화를 나타내고, 0의 값은 완전한 부재를 나타낸다.코헨의 카파 및 린의 일치 상관 계수에 대한 통계적 시험 절차는 계산기에 포함되어 있다.이 절차들은 단지 "행운"에 의해 그것이 일어났을 때 좋은 합의를 주장할 위험을 경계한다.

참조

Peter Urbani에 의한 소규모 Excel 및 VBA 구현은 여기를 참조하십시오.