Reliability for Multilevel Data: A Correlation Approach

doi:10.1037/met0000738

Reliability for Multilevel Data: A Correlation Approach

2025-05-22

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DOI：10.1037/met0000738

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研究测量工具的可靠性至关重要。尽管心理学和医学领域已认识到可靠性的重要性，并提出了多种可靠性系数，但针对嵌套或多层次数据（在观察性研究中普遍存在）的可靠性研究仍然有限。两篇近期文章（Schönbrodt et al., 2022; ten Hove et al., 2022）探讨了如何基于概括性理论在多层次设置中量化可靠性。具体而言，ten Hove et al. (2022) 为人员或评分者嵌套在集群中的多层次设计定义了集群间和集群内的评分者内相关系数。Schönbrodt et al. (2022) 也为人员嵌套在伴侣中并每日多次评估多日的实验设计，定义了集群间和集群内（即个体间）的可靠性系数。然而，当应用于共同设计时，两种方法对集群级可靠性的定义会产生不一致的结果。在本文中，我们提出了一种替代方法，用于定义基于重复测量之间预期相关性的计算来评估多层次数据的可靠性系数。我们将比较我们的方法与Schönbrodt et al. (2022)和ten Hove et al. (2022)的方法，并解释在以下几种常见嵌套数据结构中三种方法之间的差异：（a）评分者与个体和集群交叉，但个体嵌套在集群中；（b）评分者嵌套在个体和集群中；（c）个体嵌套在集群中，并与评分者和天数交叉。

Keyword:

generalizability theory

intraclass correlation coefficient

hierarchical design

nested data

repeated measurements

Reliability for Multilevel Data: A Correlation Approach

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