一致相関係数と少数の評価者とのクラス内相関係数の信頼区間方法の比較

固定評価者を備えたクラス内相関係数（ICC）、または同等に、継続的な結果の一致相関係数（CCC）は、少数の評価者との設定で広く受け入れられている集約インデックスです。CCCの信頼区間（CI）を構築することによりCCCの精度を定量化することは、特にバイオマーカープラットフォームの資格において、初期の医薬品開発アプリケーションで重要です。近年、CCCのCISの構築のためにいくつかの新しい方法が提案されていますが、それらの包括的な比較は試みられていません。この方法は、それぞれフィッシャーのZ変換の有無にかかわらず、デルタ法とジャックナイフ、およびあいまいな前流を含むベイジアン法で構成されていました。この研究では、多変量正常およびより重いテール分布（5度の自由度でのT分布）からシミュレートされたデータを使用して、シミュレーション研究を実施し、CIを割り当てる最先端の方法を比較します。CCC。データが正常に分散されると、フィッシャーのZ変換（JZ）を使用したジャックナフィングは、優れたカバレッジとそれと最も近い競合他社との違いを提供する傾向がありました。非正規データの場合、ジャックナイフ法、特にJZメソッドは、過度にリベラルな報道をもたらした他のものとは対照的に、名目に最も近いカバレッジ確率を提供しました。デルタ法とコンジュゲート事前のベイジアン法に基づくアプローチは、一般に他のものよりもわずかに狭い間隔とより大きな下限を提供しましたが、これは不十分なカバレッジによって相殺されました。最後に、不眠症の治療のための薬物の臨床睡眠研究で頻繁に使用される睡眠後発症（WASO）バイオマーカーの例では、CCCのCISの有用性を示しました。

The intraclass correlation coefficient (ICC) with fixed raters or, equivalently, the concordance correlation coefficient (CCC) for continuous outcomes is a widely accepted aggregate index of agreement in settings with small number of raters. Quantifying the precision of the CCC by constructing its confidence interval (CI) is important in early drug development applications, in particular in qualification of biomarker platforms. In recent years, there have been several new methods proposed for construction of CIs for the CCC, but their comprehensive comparison has not been attempted. The methods consisted of the delta method and jackknifing with and without Fisher's Z-transformation, respectively, and Bayesian methods with vague priors. In this study, we carried out a simulation study, with data simulated from multivariate normal as well as heavier tailed distribution (t-distribution with 5 degrees of freedom), to compare the state-of-the-art methods for assigning CI to the CCC. When the data are normally distributed, the jackknifing with Fisher's Z-transformation (JZ) tended to provide superior coverage and the difference between it and the closest competitor, the Bayesian method with the Jeffreys prior was in general minimal. For the nonnormal data, the jackknife methods, especially the JZ method, provided the coverage probabilities closest to the nominal in contrast to the others which yielded overly liberal coverage. Approaches based upon the delta method and Bayesian method with conjugate prior generally provided slightly narrower intervals and larger lower bounds than others, though this was offset by their poor coverage. Finally, we illustrated the utility of the CIs for the CCC in an example of a wake after sleep onset (WASO) biomarker, which is frequently used in clinical sleep studies of drugs for treatment of insomnia.