Coeficiente de correlação intraclasse : comparação entre métodos de estimação clássico e bayesianos

Abstract

O coeficiente de correlação intraclasse (Intraclass correlation coefficient - ICC) é uma das ferramentas estatísticas mais utilizadas para a mensuração da confiabilidade de medidas. Ele pode ser utilizado na mensuração da homogeneidade de duas ou mais medidas e é interpretado como a medida da proporção da variabilidade total atribuída ao objeto medido. O ICC é calculado com base em uma razão de variâncias e nem sempre os métodos clássicos são capazes de estimar estes componentes, uma vez que se podem obter estimativas negativas dos componentes de variância. Portanto se torna interessante comparálos com os métodos bayesianos, nos quais se a priori for corretamente estabelecida e as posteriores corretamente avaliadas, é impossível de se obter estimativas negativas de variância. Com o objetivo de identificar qual a melhor forma de estimarmos o ICC foram comparados os métodos inferenciais clássico e bayesianos em quatro cenários distintos através de simulação. Utilizaram-se dois métodos para aproximar as posteriores de interesse: aproximação de Laplace (INLA) e simulação Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC). Concluiu-se que os métodos clássico e bayesianos INLA e MCMC são precisos nas estimativas dos ICC’s, destacando-se o método INLA.