Как рассчитать коэффициент внутриклассовой корреляции в Excel

Редакция Кодкампа -

Коэффициент внутриклассовой корреляции (ICC) используется для определения того, могут ли предметы (или предметы) быть надежно оценены разными оценщиками.

Значение ICC может варьироваться от 0 до 1, где 0 указывает на отсутствие надежности среди оценщиков, а 1 указывает на идеальную надежность.

В этом руководстве представлен пошаговый пример расчета ICC в Excel.

Шаг 1: Создайте данные

Предположим, четырех разных судей попросили оценить качество 10 различных вступительных экзаменов в колледж. Результаты показаны ниже:

Шаг 2: Подгонка ANOVA

Чтобы рассчитать ICC для этих рейтингов, нам сначала нужно подобрать Anova: Two-Factor Without Replication .

Для этого выделите ячейки A1:E11 следующим образом:

Для этого щелкните вкладку « Данные » на верхней ленте, а затем выберите параметр «Анализ данных» в группе « Анализ »:

Если вы не видите эту опцию доступной, вам нужно сначала загрузить Analysis ToolPak .

В появившемся раскрывающемся меню выберите Anova: Two-Factor Without Replication , а затем нажмите OK.В появившемся новом окне заполните следующую информацию и нажмите OK :

Появятся следующие результаты:

Шаг 3: Рассчитайте коэффициент внутриклассовой корреляции

Мы можем использовать следующую формулу для расчета ICC среди оценщиков:

Коэффициент внутриклассовой корреляции (ВКК) оказывается равным 0,782 .

Вот как интерпретировать значение коэффициента внутриклассовой корреляции согласно Ку и Ли :

  • Менее 0,50: низкая надежность
  • От 0,5 до 0,75: умеренная надежность.
  • Между 0,75 и 0,9: хорошая надежность
  • Более 0,9: превосходная надежность

Таким образом, мы пришли бы к выводу, что ICC 0,782 указывает на то, что экзамены могут быть оценены с «хорошей» надежностью разными оценщиками.

Примечание по расчету ICC

Существует несколько различных версий ICC, которые можно рассчитать в зависимости от следующих трех факторов:

  • Модель: односторонние случайные эффекты, двусторонние случайные эффекты или двусторонние смешанные эффекты
  • Тип отношений: согласованность или абсолютное согласие
  • Единица измерения: один оценщик или среднее значение оценщиков.

В предыдущем примере ICC, который мы рассчитали, использовал следующие предположения:

  • Модель: двусторонние случайные эффекты
  • Тип отношений: абсолютное соглашение
  • Единица измерения: одиночный оценщик

Подробное объяснение этих предположений можно найти в этой статье .