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일치 상관 계수 계산기(린의 CCC)

두 방법 간의 일치도를 단일 지표인 린의 일치 상관 계수(45도 일치선에 가까울수록 높은 점수를 부여함)를 사용하여 연속적인 척도로 정량화합니다. 결과 계산에 사용된 정확한 R 명령어는 아래에 있습니다. 자세한 안내는 아래를 참조하십시오. R 4.3.3 버전에서 검증되었습니다.

간단한 단어로

린의 일치 상관 계수 (CCC)는 쌍을 이룬 측정값이 원점을 지나는 45도 직선(완벽한 일치선) 상에 얼마나 가깝게 위치하는지를 측정합니다. 점들이 직선 상에 있는지 여부만 확인하는 피어슨 상관 계수와 달리, CCC 는 산포와 동일성에서 벗어나는 체계적인 편차 모두를 고려합니다.

CCC는 두 가지 요소를 결합합니다. 하나는 점들이 선 주위에 얼마나 밀집되어 있는지(정밀도)이고, 다른 하나는 그 선이 일치선에 얼마나 가까운지(정확도)입니다. 값은 -1에서 1까지이며, 1은 완벽한 일치를 의미합니다. 따라서 CCC는 일치도를 단일 수치로 요약하여 블랜드-알트만 도표의 시각적 세부 정보를 보완합니다.

Lin의 CCC는 언제 사용해야 할까요?

CCC는 두 가지 연속 측정 방법, 평가자 또는 분석법 간의 일치도를 하나의 수치로 요약하고자 할 때 사용합니다. 예를 들어, 방법 검증이나 재현성 연구에서 유용하게 활용됩니다. CCC는 상관 계수와 유사한 일치도 지표이며, 체계적인 편향을 보정한 것입니다.

CCC( 급내 상관계수)는 블랜드-알트만 플롯 과 함께 보고해야 합니다 . 상관계수는 일치도를 요약적으로 보여주는 반면, 플롯은 전체 범위에 걸친 일치도의 패턴을 나타내기 때문입니다. 평가자가 두 명 이상이거나 반복 측정을 하는 경우에는 급내 상관계수가 더 포괄적인 도구이며, 단순 상관계수를 일치도로 오해해서는 안 됩니다. 어떤 지표가 적합한지 확신이 서지 않는다면, 저희 테스트 선택 도구를 이용해 보세요.

린의 색인(CCC) 두 측정 방법 간의 일치도 · 검증됨 vs R 4.3.3
사용자 가이드

사용 시점: 동일한 연속량을 측정하는 두 방법 간의 일치도(상관관계뿐 아니라)를 정량화할 때 사용합니다.

가정 사항: 동일 피험자에 대한 쌍으로 측정된 값; Fisher-z 신뢰 구간이 대략 이변량 정규 분포를 따름; 값의 범위가 비교적 넓음.

흔히 저지르는 실수. 피어슨 상관계수(r)만으로 일치도를 판단하지 마십시오. 표본 크기가 매우 작을 경우 신뢰구간이 신뢰할 수 없으므로 블랜드-알트만 도표를 추가하십시오.

작동 예제

위의 '예제 데이터 불러오기'를 클릭한 다음 '분석 실행'을 클릭하여 이 테스트에 대한 그림, 공식 및 해석을 포함한 전체 결과를 확인하세요.

참고자료
  1. Lin LI. 재현성을 평가하기 위한 일치 상관 계수. 생체 측정학. 1989;45(1):255-268.
  2. McBride GB. Lin의 일치 상관 계수에 대한 일치 강도 기준 제안. NIWA 고객 보고서 HAM2005-062. 2005.
에 의해 구동 editverse.com • R 4.3.3 검증 완료 • v3.6 전문가 분석이 필요하신가요? →

작동 예

예시 1 — 강한 일치

두 가지 분석법은 전체 범위에 걸쳐 매우 유사한 값을 나타냅니다. CCC 값은 약 0.97이며, 정밀도(산포도가 작음)와 정확도(적합선이 거의 일치함)가 높습니다. 두 방법은 상호 대체 가능하므로 충분히 잘 일치합니다.

예시 2 — 양호한 상관관계, 낮은 CCC

두 방법의 상관계수는 r = 0.98로 높지만, 한 방법은 체계적으로 높은 값을 나타냅니다. 피어슨 상관계수 r은 0.98에 가깝게 유지되는 반면, CCC는 0.80까지 떨어지는데, 이는 점들이 항등선과 평행하지만 약간 어긋난 선상에 위치하기 때문입니다. 바로 이 어긋남이 CCC에서 불이익을 주는 요소입니다.

확인해야 할 가정

쌍을 이루는 연속 측정값. CCC는 각 대상에 대해 동일한 척도로 동일한 양을 두 번 측정하여 비교합니다.

의미 있는 동일성 기준선. CCC는 45도 선에 대한 근접도를 측정하기 때문에, 지표를 해석하려면 두 측정 방법이 동일한 단위와 척도를 사용해야 합니다.

적절한 측정 범위와 표본 크기를 확보해야 합니다. 측정 범위가 좁거나 쌍의 수가 매우 적으면 CCC가 불안정해지므로 신뢰 구간을 보고해야 합니다.

흔한 실수

CCC를 피어슨의 r처럼 취급하는 것

피어슨 상관계수(r)는 체계적 편향을 무시하지만, 상관 계수(CCC)는 그렇지 않습니다. 상관 계수(r)가 높고 상관 계수(CCC)가 낮다는 것은 두 방법 간에 실제적인 차이가 있음을 나타냅니다.

음모 없이 CCC를 보고하기

단일 수치는 불일치 패턴을 숨기고 있습니다. 블랜드-알트만 도표와 함께 사용하면 방법론이 어디에서 어떻게 다른지 확인할 수 있습니다.

서로 다른 규모에서 방법 비교하기

CCC는 정체성의 기준선에 기반을 두고 있으므로, 두 방법이 동일한 단위와 척도를 공유할 때만 의미가 있습니다.

신뢰구간을 무시하면

표본 크기가 작을 경우 CCC 점추정치는 정확하지 않으므로, 독자가 증거의 강도를 판단할 수 있도록 항상 신뢰구간을 함께 제시해야 합니다.

자주 묻는 질문

CCC는 피어슨 상관계수(r)와 어떻게 다른가요?

피어슨 상관계수 r은 임의의 선을 중심으로 한 군집도를 측정하는 반면, CCC는 동일선 주변의 군집도를 측정하므로 r이 무시하는 체계적인 편향을 불이익으로 처리합니다.

적절한 CCC 값은 무엇일까요?

값이 높을수록 좋으며, 1에 가까울수록 높은 일치도를 나타내지만, 적절한 수준은 임상적 또는 분석적 맥락에 따라 달라집니다.

블랜드-알트만 도표도 신고해야 할까요?

네. CCC는 일치도를 하나의 숫자로 요약하는 반면, 블랜드-알트만 도표는 편향과 측정 범위 전체에 걸쳐 일치도가 어떻게 변하는지를 보여줍니다.

결과가 R과 일치합니까?

예. 이 계산기는 정밀도와 정확도를 결합한 Lin의 표준 공식을 사용하며, 계수를 재현할 수 있도록 R 명령어(epiR 또는 DescTools)를 표시합니다.

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참고자료

  1. 린 리. 재현성을 평가하기 위한 일치 상관 계수. 생체 인식. 1989;45(1):255–268. PMID 2720055.
  2. 반하트 HX, 윌리엄슨 JM. 재현성을 평가하기 위해 GEE를 이용한 일치 상관관계 모델링. 생체 인식. 2001;57(3):931–940. PMID 11550947.
  3. 린 리. 일치 상관 계수에 대한 참고 사항. 생체 인식. 2000;56(1):324–325.

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저희 박사급 생물통계학자들은 Lin의 CCC 통계량과 신뢰구간, 그리고 Bland-Altman 분석을 통해 일치도와 재현성을 정량화하고, 재현 가능한 R 출력 결과를 제공합니다.

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