Intraklasinės koreliacijos (ICC) skaičiuoklė

Įvertinkite, kaip nuosekliai vertintojai skiria balus tiems patiems objektams. Kiekvienoje eilutėje įklijuokite vieno objekto visų vertintojų skirtus balus.

Sužinokite, kaip apskaičiuoti patiems

Įveskite savo reikšmes

Rezultatai atnaujinami įvedant duomenis.

Po vieną eilutę kiekvienam objektui. Kiekvienas stulpelis – vieno vertintojo skirtas skaitinis įvertinimas.

ICC(2,1) – pavieniai įvertinimai

Patikrinkite įvestus duomenis

Įveskite tinkamas reikšmes, kad pamatytumėte rezultatą. Jei reikia pagalbos, žr. laukų paaiškinimus arba atverkite duomenų įvedimo vadovą.

Skaičiuojama jūsų naršyklėje. Duomenys mums nesiunčiami.

Apskaičiuokite patys

Tris tiriamuosius vertina du vertintojai. Jų balus įveskite atskiromis eilutėmis: „1, 2“, „2, 3“ ir „3, 4“.

Peržiūrėkite šį išspręstą pavyzdį, tada pakartokite veiksmus su savo skaičiais.

  1. Apskaičiuokite vidurkius

    n = 3 tiriamieji; k = 2 vertintojai. Bendras vidurkis = 2.5; tiriamųjų vidurkiai = 1.5, 2.5, 3.5; vertintojų vidurkiai = 2, 3.
  2. Apskaičiuokite tiriamųjų ir vertintojų vidutinius kvadratus

    MSR = k × Σ(tiriamojo vidurkis − bendras vidurkis)² ÷ (n − 1) = 2. MSC = n × Σ(vertintojo vidurkis − bendras vidurkis)² ÷ (k − 1) = 1.5.
  3. Apskaičiuokite liekamąjį vidutinį kvadratą

    Bendra kvadratų suma = 5.5. Tiriamųjų kvadratų suma = 4; vertintojų kvadratų suma = 1.5. MSE = (5.5 − 4 − 1.5) ÷ [(3 − 1)(2 − 1)] = 0.
  4. Apskaičiuokite vieno vertintojo absoliutų sutapimą

    ICC(2,1) = (MSR − MSE) ÷ [MSR + (k − 1)MSE + (k/n)(MSC − MSE)] = 2 ÷ 3 ≈ 0.667.
  5. Apskaičiuokite vertinimų vidurkio patikimumą

    ICC(2,k) = (MSR − MSE) ÷ [MSR + (MSC − MSE)/n] = 2 ÷ 2.5 = 0.8.

Tai dviejų veiksnių atsitiktinių efektų modelio absoliutaus sutapimo forma. Pavyzdyje abu vertintojai tiriamųjų skirtumus vertina visiškai vienodai, tačiau vieno balai nuolat vienetu didesni, todėl absoliutus sutapimas mažesnis už 1.

Patikrinkite atsakymą skaičiuoklėje

Naudokite savo PaperSurvey.io rezultatus

Užrašykite kiekvieno vertintojo skaitinį balą tiems patiems tiriamiesiems ir pagal gautą matricą čia apskaičiuokite ICC.

PaperSurvey duomenų eksporto langas su skaitinių atsakymų eksporto į „Excel“, CSV, SPSS ir R parinktimis.
Peržiūrėti viso dydžio ekrano nuotrauką
Pavyzdys iš PaperSurvey.ioEksportuokite skaitinius vertintojų balus ir ICC apskaičiuokite atskirai nuo PaperSurvey apklausų suvestinių.

Pavienių ir vidutinių įvertinimų skirtumas

Pavienių įvertinimų ICC nusako vieno vertintojo balo patikimumą. Jis reikalingas, kai praktikoje kiekvieną objektą vertins vienas žmogus. Vidutinių įvertinimų ICC nusako visų vertintojų balų vidurkio patikimumą ir tinka tada, kai visada naudosite kelių vertintojų vidurkį. Ši skaičiuoklė pateikia abu rodiklius.

Koks ICC modelis naudojamas

Ši skaičiuoklė taiko dviejų veiksnių atsitiktinių efektų absoliutaus sutapimo modelį ir apskaičiuoja ICC(2,1) bei ICC(2,k), dažnai naudojamus vertintojų patikimumui įvertinti. Įprasti orientyrai: mažiau nei 0,5 – prastas, 0,5–0,75 – vidutinis, 0,75–0,9 – geras, daugiau nei 0,9 – puikus patikimumas.

Dažnai užduodami klausimai

Kuo ICC skiriasi nuo Coheno kapa?

Kapa skirtas kategoriniams vertinimams, kai vertintojai pasirenka kategoriją. ICC taikomas skaitiniams įvertinimams tolydžioje skalėje. Jis atsižvelgia į dalinį artimų balų sutapimą, užuot bet kokį neatitikimą laikęs visišku nesutarimu.

Įterpkite šią skaičiuoklę į savo svetainę

Naudokite nemokamai. Įklijuokite šį kodą ten, kur norite rodyti skaičiuoklę.


Pradėkite dirbti su PaperSurvey.io

Sukurti paskyrą

Išbandykite nemokamai 14 dienų. Mokėjimo kortelės nereikia, pradėti galite iš karto.