En estadística , el coeficiente de correlación de concordancia mide la concordancia entre dos variables, por ejemplo, para evaluar la reproducibilidad o la confiabilidad entre evaluadores .
Definición
Lawrence Lin tiene la forma del coeficiente de correlación de concordancia como [1]
dónde y son las medias de las dos variables y y son las variaciones correspondientes . es el coeficiente de correlación entre las dos variables.
Esto se desprende de su definición [1] como
Cuando el coeficiente de correlación de concordancia se calcula en un conjunto de datos de longitud (es decir, valores de datos emparejados , por ), la forma es
donde la media se calcula como
y la varianza
y la covarianza
Mientras que el coeficiente de correlación ordinario (de Pearson) es inmune a si se utilizan las versiones sesgadas o insesgadas para la estimación de la varianza, el coeficiente de correlación de concordancia no lo es. En el artículo original, Lin sugirió la normalización 1 / N, [1] mientras que en otro artículo Nickerson parece haber usado el 1 / (N-1), [2] es decir, el coeficiente de correlación de concordancia puede calcularse de manera ligeramente diferente entre implementaciones.
Relación con otras medidas de correlación
El coeficiente de correlación de concordancia es casi idéntico a algunas de las medidas llamadas correlaciones intraclase . Las comparaciones del coeficiente de correlación de concordancia con una correlación intraclase "ordinaria" en diferentes conjuntos de datos encontraron solo pequeñas diferencias entre las dos correlaciones, en un caso en el tercer decimal. [2] También se ha dicho [3] que las ideas para el coeficiente de correlación de concordancia "son bastante similares a los resultados ya publicados por Krippendorff [4] en 1970".
En el artículo original [1] Lin sugirió un formulario para múltiples clases (no solo 2). Más de diez años después se emitió una corrección a este formulario. [5]
Un ejemplo del uso del coeficiente de correlación de concordancia es una comparación de un método de análisis para exploraciones cerebrales de imágenes por resonancia magnética funcional . [6]
enlaces externos
- Calculadora estadística . Proporcionada por NIWA , es una versión en línea de la concordancia de Lin que se utiliza para evaluar el grado de concordancia entre dos variables continuas, como las concentraciones químicas o microbiológicas. Calcula el valor del coeficiente de correlación de concordancia de Lin. Los valores de ± 1 denotan concordancia y discordancia perfectas; un valor de cero denota su ausencia total. Los procedimientos de prueba estadística para kappa de Cohen y para el coeficiente de correlación de concordancia de Lin se incluyen en la calculadora. Estos procedimientos protegen contra el riesgo de reclamar un buen acuerdo cuando eso ha sucedido simplemente por "buena suerte".
Referencias
- ↑ a b c d Lawrence I-Kuei Lin (marzo de 1989). "Un coeficiente de correlación de concordancia para evaluar la reproducibilidad". Biometría . 45 (1): 255–268. doi : 10.2307 / 2532051 . JSTOR 2532051 . PMID 2720055 .
- ^ a b Carol AE Nickerson (diciembre de 1997). "Una nota sobre "una concordancia coeficiente de correlación para evaluar la reproducibilidad". La biometría . 53 (4): 1503-1507. Doi : 10.2307 / 2533516 . JSTOR 2.533.516 .
- ^ Reinhold Müller; Petra Büttner (diciembre de 1994). "Una discusión crítica de los coeficientes de correlación intraclase". Estadística en Medicina . 13 (23–24): 2465–2476. doi : 10.1002 / sim.4780132310 . PMID 7701147 .
- ^ Klaus Krippendorff (1970). "Coeficientes de acuerdo bivariados para la confiabilidad de los datos". En EF Borgatta (ed.). Metodología sociológica . Metodología sociológica . 2 . San Francisco : Jossey-Bass . págs. 139–150. doi : 10.2307 / 270787 . JSTOR 270787 .
- ^ Lawrence I-Kuei Lin (marzo de 2000). "Una nota sobre el coeficiente de correlación de concordancia" . Biometría . 56 : 324–325. doi : 10.1111 / j.0006-341X.2000.00324.x .
- ^ Nicholas T. Lange; Stephen C. Strother; Jon R. Anderson; Finn Årup Nielsen; Andrew P. Holmes; Thomas Kolenda; Robert Savoy; Lars Kai Hansen (septiembre de 1999). "Pluralidad y semejanza en el análisis de datos de fMRI". NeuroImage . 10 (3 Pt 1): 282-303. CiteSeerX 10.1.1.158.6688 . doi : 10.1006 / NIMG.1999.0472 . ISSN 1053-8119 . PMID 10458943 . Wikidata Q21012624 .
Para una pequeña implementación de Excel y VBA por Peter Urbani, vea aquí