Correlação intraclasse de Pearson para pares repetidos: comparação entre dois estimadores

• Ano de defesa: 1999
• Autor(a) principal: Bergamaschi, Denise Pimentel
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Dois Estimadores da Correlação Intraclasse de Pearson para Pares Repetidos; Monte Carlo Study; Simulação Monte Carlo; Two Estimators of Pearson's Pairwise Correlation Coefficient
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/6/6132/tde-01102014-105050/

Objetivo. Comparar, teórica e empiricamente, dois estimadores do coeficiente de correlação intraclasse momento-produto de Pearson para pares repetidos Pi. O primeiro é o estimador \"natural\", obtido mediante a correlação momento-produto de Pearson para membros de uma mesma classe (rI) e o segundo, obtido como função de componentes de variância (icc). Métodos. Comparação teórica e empírica dos parâmetros e estimadores. A comparação teórica envolve duas definições do coeficiente de correlação intraclasse PI como medida de confiabilidade (*), para o caso de duas réplicas, assim como uma apresentação da técnica de análise de variância e a definição e interpretação dos estimadores ri e icc. A comparação empírica é realizada mediante um estudo de simulação Monte Carlo com a geração de pares de valores correlacionados segundo o coeficiente de correlação intraclasse, momento-produto de Pearson para pares repetidos. Os pares de valores são distribuídos segundo uma distribuição Normal bivariada, com valores do tamanho da amostra e da correlação intraclasse previamente fixados em: n= 15, 30 e 45 e pI = {O; 0,15; 0,30; 0,45; 0,60; 0,75; 0,9}. Resultados. Comparando-se o vício e o erro quadrático médio dos estimadores, bem como as amplitudes dos intervalos de confiança, tem-se como resultado que o vício de icc foi sempre menor que o vício de rI, mesmo ocorrendo com o erro quadrático médio. Conclusões. O icc é um estimador melhor, principalmente para n pequeno (por exemplo 15). Para valores maiores de n (30 ou mais), os estimadores produzem resultados iguais até a segunda casa decimal.