Using repeated measures to correct correlated measurement errors through orthogonal decomposition.
Using repeated measures to correct correlated measurement errors through orthogonal decomposition.
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使用重复测量通过正交分解来纠正相关测量误差。
DOI：
10.1080/03610926.2016.1275693
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Matthews,CharlesE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yu,Chang;Zhang,Sanguo;Friedenreich,Christine;Matthews,CharlesE
在一项体力活动（PA）研究中，7天PA日志被视为合金金标准，用于纠正体力活动问卷中的测量误差。由于两次测量中的误差之间的相关性，通常的回归校准（RC）可能导致校准因子的有偏估计。我们提出了一种方法，通过正交分解的误差，然后可以应用通常的RC消除相关性。仿真研究表明，该方法能有效地校正偏差。
In a physical activity (PA) study, the 7-day PA log viewed as an alloyed gold standard was used to correct the measurement error in the physical activity questionnaire. Due to correlations between the errors in the two measurements, the usual regression calibration (RC) may result in a biased estimate of the calibration factor. We propose a method for removing the correlation through orthogonal decomposition of the errors, and then the usual RC can be applied. Simulation studies show that our method can effectively correct the bias.
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