У меня есть набор данных, состоящий из непрерывных данных. У меня есть 1 метод измерения, который измерял пациентов в течение двух недель. Я хочу измерить абсолютное согласие -> I CC (3,1). Я наткнулся на предположения ANOVA о том, что данные должны нормально распределяться ... что не так!
Я прочитал на форуме , что Лин Конкорданс делает меньше предположений, когда дело доходит до нормальности, но я не могу найти литературу, подтверждающую это.
Я что-то читал о GEE и Процедура Ротери - Ранжированные данные . Тем не менее, я не могу найти хороший способ реализовать в моем R-скрипт. Большинство из этих решений с номинальными, двоичными, процентными данными. Ребята, у вас есть решение (r-package / library) для получения непараметрического c способа абсолютного согласия?
Более того, я связался с Шиничи Накагава, которому прислали ответ, который из-за эта публикация и ответ: Я думаю, что это трудно, поэтому вам, возможно, просто нужно использовать гауссиан и сказать, что ваши данные нарушают предположение. .
Несмотря на то, что я благодарен автору дал мне ответ, я думаю, что есть какой-то способ использовать тип ICC / CCC или что-то еще, что я могу использовать в R в некотором пакете, чтобы сказать что-то об абсолютном согласии в негауссовых данных.
надеюсь, кто-нибудь сможет мне помочь