在前面文章中介绍了无金标准的诊断试验的评价方法组内相关系数ICC(intraclass correlation efficient, ICC)的理论知识(无金标准的诊断试验研究——概述，链接)，本文将实例演示在MedCalc软件中计算计量资料的ICC的操作步骤 。
关键词：MedCalc; 组内相关系数; ICC系数; 一致性; 计量资料
一、案例介绍
为检测血液中某生化指标(X)的含量，分别使用A、B、C三种方法检测10份血液样本(X)的含量，试分析三种方法检测的结果是否有差异？数据见图1，案例可从“附件下载”处下载。
二、问题分析
本案例的分析目的是探索三种诊断试验结果之间的一致性，由于检测指标为计量资料，因此可以考虑使用组内相关系数(ICC)来分析，数据需要满足3个条件：
条件1：三种诊断试验的指标均为连续型指标或有序分类变量。本研究中用A、B和C方法检测的指标(X)均为连续变量，该条件满足。
条件2：三个诊断试验的指标应当是针对于同一个个体。本研究中同时用三种方法分别检测了10例血液样本，三种方法的检测结果之间是对应关系，该条件满足。
条件3：诊断试验方法可分为2组及以上，本研究中分为A、B和C三组方法，该条件满足。
三、软件操作及结果解读
(一) 软件操作
- 选择“统计”—“一致性和响应能力”— “同类相关系数”(图2)
- 进入“同类相关系数”对话框(图3)，将变量 “A”“B”和“C”依次选入左侧“测量”处。“选项”中“模型”选择“每个对象的评定者都是随机选择的”(详细解释见文末“分析小技巧”)，点击“确定”，见图3。
(二) 结果解读
图4中同类相关系数结果包括单次测量与平均测量的“同类相关性”和“95%置信区间”。当每个受试对象的检测值由单个方法检测一次得出，选择“单次测量”；当受试对象的检测值由单个方法多次检测得出时，选择“平均测量”，本例每个受试对象被每种方法只检测了1次，因此参考“单次测量”。本研究ICC=0.8845，95%CI为0.7131~0.9666，一致性较好(ICC判断标准见文末“分析小技巧”) 。
点击图4右下角“多点图”，如图5所示设置“多重变量图表”对话框中的相应选项，可得到三种检测方法对每个样本检测结果的对比图(图6)。
四、结论
本研究采用ICC判断A、B和C三种方法检测血液标本中某指标(X)的含量是否有差异。通过专业知识判断，数据为连续型指标，且同一个体分别使用了三个方法，满足ICC的使用条件。结果显示，A、B和C三种方法检测某指标(X)的ICC为0.8845 (95%CI: 0.7131~0.9666)。ICC>0.7可以认为三种检测方法之间的一致性较好。
五、分析小技巧
(一) ICC的判断标准
ICC介于0~1之间，0表示完全不一致，1表示完全一致。其推荐的判断标准见表1。
(二) 模型解释
MedCalc软件中ICC计算对模型的设置不如SPSS复杂，在SPSS中还需要选择固定效应还是随机效应，但这并不影响ICC的计算结果，不同之处是结果解释时的适用范围。详见无金标准的诊断试验研究——组内相关系数(ICC)链接。
(三) 测量模型的选择
模型包括“每个对象的评定者都是随机选择的”和“所有对象共用相同的评定者”。如果所有对象的评分者是不相同的，随机选择评分者或评估者评定每个对象，则选择“每个对象的评定者都是随机选择的”。如果由一个评分者评定所有的对象。则选择“所有对象共用相同的评定者”。
(四) 一致性类型的选择
当模型选择“所有对象共用相同的评定者”时，一致性类型有“一致性”和“绝对一致”两种可供选择：
- “一致性”未考虑测量方法/评定者系统误差，仅考虑趋势一致；
- “绝对一致”考虑测了测量方法/评定者的系统误差，分母方差中保留了测量方法/评定者方差，考虑数据的绝对一致。
对于诊断试验的重复性评价，旨在希望不同的测量方法/评定者能够得到一致的结果，而不仅仅是“高度相关”。因此，本案例中选择“绝对一致”类型。