Discussion on the validity of commonly used reliability indices in sports medicine and exercise science: a critical review with data simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Apart from objectivity and validity, reliability is considered a precondition for testing within scientific works, as unreliable testing protocols limit conclusions, especially for practical application. Classification guidelines commonly refer to relative reliability, focusing on Pearson correlation coefficients ( r p ) and intraclass correlation coefficients (ICC). On those, the standard error of measurement (SEM) and the minimal detectable change (MDC) are often calculated in addition to the variability coefficient (CV). These, however, do not account for systematic or random errors (e.g., standardization problems). To illustrate, we applied common reliability statistics in sports science on simulated data which extended the sample size of two original counter-movement-jump sessions from (youth) elite basketball players. These show that excellent r p and ICC (≥ 0.9) without a systematic bias were accompanied by a mean absolute percentage error of over 20%. Furthermore, we showed that the ICC does not account for systematic errors and has only limited value for accuracy, which can cause misleading conclusions of data. While a simple re-organization of data caused an improvement in relative reliability and reduced limits of agreement meaningfully, systematic errors occurred. This example underlines the lack of validity and objectivity of commonly used ICC-based reliability statistics (SEM, MDC) to quantify the primary and secondary variance sources. After revealing several caveats in the literature (e.g., neglecting of the systematic and random error or not distinguishing between protocol and device reliability), we suggest a methodological approach to provide reliable data collections as a precondition for valid conclusions by, e.g., recommending pre-set acceptable measurement errors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,310 | 0,613 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».