Un índice de sesgo entre observadores basado en modelos mixtura

摘要: Los modelos mixtura son procedimientos apropiados para la valoracion del acuerdo entre dos (o mas) observadores que asumen los objetos a clasificar se extraen de una poblacion constituye mezcla subpoblaciones finitas, primera las cuales representa sistematico y segunda aleatorio desacuerdo. Una generalizacion modelo basico cuatro representan variables latentes con clases cada permite preservar su naturaleza (el ajuste subpoblacion iguales) distinguir ademas el desacuerdo (una triangulo superior otra inferior tabla contingencia). En este contexto es posible definir medida sesgo basada en similar al indice descriptivo propuesto por Ludbrook. A mixture model-based rater bias index. Mixture models are outstanding procedures to evaluate agreement that assume the objects be classified by two observers extracted from population is of finite subpopulations, first one representing systematic and second random disagreement. generalization basic model include four subpopulations latent with classes allows us preserve its nature (the fit subpopulation same) distinguish for disagreement (one upper triangle other lower contingency table). In this context, it possible define new measure based on model, which descriptive index proposed