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J.W.Dodd和P. Jones认为基于锚的方法可能导致由于测量误差而导致最小重要差异(中间)的不可靠的估计。使用模拟数据,它们表明,即使锚措施与兴趣结果之间存在强烈相关性(在我们的研究中的6分钟步行距离)之间存在强烈相关性,MEN估计率也会变化很大。由此,它们说明了相关系数的属性,如果互换的情况不会改变X和y变量和拟合线,这取决于是否X预测y或者y预测X。
我们同意基于锚的方法具有局限性,因此在我们的分析中使用了几种锚点,以及基于分布的方法。但是,我们是如何完全清楚的。Dodd和P. Jones定义了测量错误以及它们通过直接方法的意思。我们认为他们指的是锚的有效性而不是测量错误。在统计数据中,测量误差是指单个变量,其测量容易出现某些随机变异性(随机误差),也许可能一些系统错误。相反,相关系数表示诸如锚定的变量涉及感兴趣的结果的度量。锚的测量误差和有效性影响MEM估计。可以在分析中考虑测量误差,并且通常偏置朝向低估的估计。如果我们认为,如果先前报道,则认为,对于St George的呼吸问卷总分数的重复测量,腹部相关系数为0.95。1,为小型测量误差调整的MID(例如使用STATA的“Eivreg”命令)将是25.4,而不是我们纸张报告的24.62。如果腹部相关系数仅为0.8,则中期估计值为29.3,表明未经调整的MID估计确实代表了如果未以高可靠性测量锚的低估。
如果锚点不是感兴趣的结果的有效措施,则受到限制。一些作者提出了≥0.3的相关系数足以获得MID估计3.,但我们相信这种截止的是太宽松。在我们的分析中,锚点与≥0.5的兴趣结果之间的强烈相关性以及多个锚点的使用,增加了我们对报告估计的信心。另外,如前所述,如果用于测量锚的腹部相关系数<0.9,则可以考虑锚的测量误差,以避免低估中间。我们认为这两种方法在我们的分析中使用,防止不可靠的MEM估计。
脚注
兴趣表
没有宣布。
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