组内相关系数(ICC)在多个领域具有广泛应用。在心理学和教育学领域,ICC常用于评估问卷调查中不同评分者对同一对象的评分一致性,或者评估同一测量工具多次测量同一对象的重复性。在医学领域,ICC可以用于评估不同医生对同一病人的诊断一致性。在市场调研中,ICC可以用于评估不同调查员对同一消费者...
ICC系数为0.900,两位评估师测量一致性高。 p值为0.000<0.05,即表示ICC系数不为0,且具有统计学意义。 此处p值原假设是:ICC系数为0;备择假设是ICC系数不为0。 95%C.I.: (0.666,0.974)。 此外,SPSS还给出了Average measures的ICC系数值,读者根据自身数据情况,选择恰当的ICC系数类型即可。 ICC系数是借助方差分析...
Ronald Fisher 最先提出的 ICC 是改造的 Pearson 相关系数,假定 n 对数据(x1i,x2i),i=1,2,…,n,ICC 与 Pearson 相关系数分别定义为 img 两个公式的区别在于均值和标准差的计算, r 中用的是 x1 和 x2 各自的均值和标准差, 而 ICC 中用的是 x1 和 x2 合并的均值和标准差。当每个被试者测量值较...
组内相关系数(Intraclass Correlation Coefficient,ICC)是衡量相同条件下重复测量结果一致性的指标,常用于评估和量测工具的可靠性,以及在多评委评分情形下评委之间的一致性。ICC取值范围从0到1,值越大表示重复测量的相似度越高,可靠性越好。 ICC的计算依赖于数据的收集方式和评分者的数量。计算ICC的方法有多种,以下是...
ICC的计算与其他相关系数有些不同。一般而言,相关系数是针对两个变量之间的关系展开计算(如,“身高”与“体重”这两个变量之间的关系)。然而,ICC是通过将一堆变量分为不同层面、不同组别,进而计算组内和组间差异,从而得出可重复性和一致性指数。例如,在一个医学研究中,研究员可能需要评估不同医生的诊断结果。ICC...
组内相关系数ICC是一种统计方法,用来衡量和研究中同一群体有关变量之间的相关性,这个数值可以在-1到1之间变化,其中1表示完全一致,-1表示完全相反。 实际应用 组内相关系数ICC可以用于研究较小群体中变异的情况,例如研究医院病人之间的差别,或研究一个公司的员工之间的差异。它也可以用来研究正态分布的变量,但是更多...
ICC组内相关系数的计算有3种模型，分别是：双向混合模型、双向随机模型、单向随机模型。ICC模型选择共涉及三个方面，分别为单向/双向、混合/随机、一致性/绝对一致性；除此之外：3种模型均会输出单一度量或者平均度量这两个指标值。结合3种模型，以及计算类型和度量标准，ICC模型一共可分为六个，如下表汇总：有关...
组内相关系数(ICC,Intraclass Correlation Coefficient)是一种用于评估多组测量值之间一致性的统计量,常用于重复测量、评估者之间的一致性或多个实验条件下的测量结果的稳定性。ICC反映了观测值在同一类群体内的变异程度与总变异的比值。数值范围从...
第三种:R包psych具有类内相关 (ICC) 的实现,可计算多种类型的变体,包括 ICC(1,1)、ICC(1,k)、ICC(2,1)、ICC(2,k)、ICC (3,1) 和 ICC(3,k) 以及其他指标。 1. 首先安装psych并lme4在 R 中: install.packages("psych") install.packages("lme4") ...