Bonjour,
Je fais partie d'une étude qui examine la capacité de 4 cliniciens à effectuer une mesure variable continue avec 5 techniques différentes. Nous avons un étalon-or qui est une mesure directe du paramètre d'intérêt.
J'ai généré un delta (la mesure réelle moins la mesure des cliniciens) pour chaque point de données.
J'essaie de comprendre comment examiner d'abord la variabilité intra-observateur de chaque clinicien en utilisant chacune des 5 techniques. Je pensais si j'utilisais simplement la distribution et que j'obtenais ensuite une valeur ap pour le delta moyen (par rapport à la moyenne de 0 si la mesure était parfaite) pour évaluer la "compétence" de chaque clinicien à chaque technique.
est-ce approprié?
Ensuite, je veux avoir une idée de la variabilité/concordance intra-observateur (est-ce la même chose ?) pour chaque clinicien utilisant chaque technique.
Quel test devrais-je exécuter pour obtenir cet accord (ICC, CCC ?) Et serais-je capable de le faire dans JMP ?
alors je pensais que nous pourrions évaluer chaque technique à travers les 4 cliniciens pour obtenir la fiabilité interobservateur pour chaque technique.
est-ce faisable avec JMP ? Est-ce aussi ICC ou CCC ?
Enfin, je pensais regrouper tous les cliniciens par technique et ensuite mesurer l'accord entre les 5 techniques différentes.
J'aimerais également comparer chacune des techniques à notre étalon-or (la mesure directe) pour avoir une idée de la "meilleure" technique.
est-ce faisable dans JMP ?
Désolé, c'est beaucoup, toute aide est appréciée.
Mes connaissances en statistiques sont assez minces
Pour vous aider à démarrer, consultez 'Aide > Livres > Méthodes de qualité et de processus', puis passez en revue le chapitre 9 ('Tableaux de jauge de variabilité') et/ou le chapitre 10 ('Tableaux de jauge d'attributs').
