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1)  Intra pair correlation coefficient
对内相关系数
2)  logarithm correlation coefficients
对数相关系数
3)  intraclass correlation coefficient
内部相关系数
1.
Methods Bias of estimates and coverage of 95% confidence intervals were compared across the three statistical methods through computer simulations according to a pupil based somatic study under different values of the regression coefficient parameters and intraclass correlation coefficient.
方法根据一个某区小学生躯体化症状调查建立模拟数据进行分析,设置不同的参数值及内部相关系数,比较参数估计偏倚及95%可信区间的覆盖率。
4)  Intraclass correlative coefficient method
组内相关系数法
5)  intraclass correlation coefficient(ICC)
类内相关系数
6)  Intra-family correlation
组内相关系数
补充资料:Kendall等级相关系数


Kendall等级相关系数
ion Kendall coefficient of rank correla-

  Kd山u等级相关系数「E曰吐山以吧伍d句t of.”血伪川如.d佣;Ke”皿姗a劝,帅胭“e,TP朋ro“0‘ICOPpe几.朋毗」 两个随机变量(特征)X和Y间相依关系的样本度量之一,基于样本元素(戈,Y.),二,(Xn,玖)的等级评定.这样,众n山山等级相关系数属于秩统计量(mllksta比tic)并且定义为 25 f r.·…r_、 ”Ln一1)其中;,是在X秩为i的数偶(X,y)中Y的秩、S二ZN一”(。一l)/2,N是样本中]>i和r,>r‘同时成立的元素个数.总有一1簇t《1.M.R上以坛U广泛使用K淤nd目等级相关系数做相依性度量(见〔1」). Ken山山等级相关系数被用于检验随机变量独立的假设.如果独立性的假设成立,则云二0,DT“2(2n十5)/〔gn(”一l)1.当样本容量较小时(4蛋n镬10),独立性假设的统计检验借助于专门的数表(见【31〕来进行.当衬>10时,利用:的分布的正态逼近二如果 ,·,>一擂离,则否定关于独立的假设,否则接受假设.这里,:是显著性水平,。司:是标准正态分布的100(:/2)百分位点.像任何秩统计量一样,KendaU等级相关系数可以用于揭示两个属性特征的相依性,只要样本的元素可以按这些特征评定等级,如果X和Y有联合正态分布且相关系数为p,则p与Kendal丈等级相关系数有如下关系: _2 七T=一atcsmP· 兀亦见S碑ar田叨等级相关系数(s户汾m曰n cocfficientof几mk eorlehaion);秩检验(mnk此0.
  
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参考词条