Калькулятор внутриклассовой корреляции (ICC)
Единица измерения Конвертер
- {{ unit.name }}
- {{ unit.name }} ({{updateToValue(fromUnit, unit, fromValue)}})
Цитата
Используйте приведенную ниже цитату для добавления этого в вашу библиографию:
Find More Calculator ☟
Внутриклассовая корреляция (ICC) - это статистический показатель, который используется для измерения надежности или согласованности количественных измерений, сделанных разными наблюдателями, измеряющими одну и ту же сущность в одинаковых условиях. Этот показатель особенно полезен в таких областях, как психология, медицина и любые области, где оценки подвержены человеческой оценке, что позволяет оценить согласованность между разными оценщиками.
Историческая справка
ICC был разработан для решения проблемы необходимости надежного статистического показателя, который мог бы оценить степень согласованности между разными наблюдателями или измерениями. Его разработка стала поворотным моментом в повышении качества исследований, особенно тех, которые включают субъективные оценки.
Формула расчета
Формула для расчета ICC выглядит следующим образом:
\[ ICC = \frac{VOI}{VOI + UV} \]
Где:
- \(ICC\) - внутриклассовая корреляция,
- \(VOI\) - дисперсия интереса,
- \(UV\) - нежелательная дисперсия.
Для расчета ICC нужно разделить дисперсию интереса на сумму дисперсии интереса и нежелательной дисперсии.
Пример расчета
Предположим, у вас дисперсия интереса 50 и нежелательная дисперсия 10. ICC будет рассчитываться следующим образом:
\[ ICC = \frac{50}{50 + 10} = \frac{50}{60} = 0.8333 \]
Важность и сценарии использования
ICC широко используется в исследованиях для оценки надежности измерений или оценок, особенно когда эти измерения подвержены человеческим ошибкам или субъективной интерпретации. Он имеет решающее значение в исследованиях, где согласованность между разными наблюдателями имеет решающее значение для достоверности результатов.
Часто задаваемые вопросы
-
Что означает значение ICC?
- Значение ICC, близкое к 1, указывает на высокую степень согласованности между измерениями, в то время как значение, близкое к 0, говорит о плохой согласованности.
-
Можно ли использовать ICC для любого типа данных?
- ICC лучше всего использовать для количественных, непрерывных данных. Он не подходит для категориальных данных, где более подходящим будет использование других форм анализа надежности.
-
Чем ICC отличается от других форм тестирования надежности?
- В отличие от показателей, которые оценивают надежность по элементам в рамках одного теста (внутренняя согласованность), ICC оценивает согласованность измерений между разными оценщиками или инструментами.
Калькулятор ICC оптимизирует процесс расчета этого важного статистического показателя, предоставляя ценный инструмент для исследователей и специалистов, участвующих в сборе и анализе количественных данных.