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lambyxq

金虫 (正式写手)

[求助] 如何用统计的方法剔除专家意见分歧很大的异常值? 已有1人参与

我现在有20名测试者,每一名测试者的跳舞表现将由3个专家进行独立的评估。其中对于少数几名测试者的表现,专家的打分打的很不一致,例如一个专家给了30分,一个专家给了70分,一个给了50分。但是专家对于大部分被试的评估差距都非常小,在10分以内。 我已经做了组间差异比较(intraclass correlation coefficient),结果显示整体上3个专家打分还是一致的。但是对于很不一致的打分,说明专家是有分歧的。我不太想用这种分歧很大的数据,但有找不到合适的统计方法去处理。请问大家,有没有统计方法可以将专家分歧比较大的被试作为异常值除去?感谢感谢。
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李子涵Lie

新虫 (初入文坛)

可以试试贝叶斯参数估计:假设测试者i具有能力水平ui,专家j具有评估模糊性sj,专家j对测试者i的评分服从高斯分布N(ui, sj2),利用极大似然法估计ui、sj的值。如果你对测试者的水平还有自己的估计,可以再为ui加上一个先验分布。

发自小木虫Android客户端
2楼2021-09-07 14:17:19
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李子涵Lie

新虫 (初入文坛)

3楼2021-09-07 14:19:26
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ning656433

新虫 (小有名气)

【答案】应助回帖

可以使用离群值检测的方法来处理这种情况。离群值检测是一种统计学方法,用于检测数据中的异常值。它可以帮助您识别和排除数据中的异常值,从而更好地理解数据。离群值检测的方法有多种,比如3σ法、Z-score法、箱线图法等。
4楼2023-01-29 16:14:13
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