Calculadora de correlación intraclase ICC(2,1)
Calcular dos vías aleatoria, absoluta-acuerdo, única-medida ICC(2,1) a partir de un diseño completo de calificaciones rectangulares.
SU CÁLCULO
Resultado
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Pasos del cálculo
Trabaje a través de un paso a la vez o revele el cálculo completo. Los pasos utilizan sus entradas actuales.
Cómo calcular
Forma de dos maneras: los cuadrados de ANOVA promedio para sujetos, raters y residuos, a continuación, utilizar el denominador de medida única absolute- acuerdo.
ICC(2,1)=(MSR−MSE)/(MSR+(k−1)MSE+k(MSC−MSE)/n)
Ejemplo resuelto
Cuatro sujetos con calificaciones idénticas pareadas (1, 1), (2, 2), (3, 3), (4, 4) dan ICC(2,1)=1. A contrapesos sistemáticos de rater reduce el acuerdo absoluto.
Suposiciones y detalles de entrada
Completa el diseño de un sujeto totalmente cruzado; introduzca filas como valores consecutivos de espacio blanco / comma- separados. Los rotores se modelan como aleatorios y el resultado se refiere a una medición, no a un promedio. Se mantienen estimaciones negativas; no hay intervalo de confianza ni umbral de interpretación universal.
Referencias: Koo and Li: ICC form selection and formula
Usando esta calculadora
¿Puedo entrar en mi propio problema?
Sí. Sustitúyase los valores de ejemplo por sus propias entradas. El resultado, los pasos de cálculo, los cuadros y los diagramas aplicables se actualizan a partir de esos insumos. Los valores blanks o inválidos despejan el resultado; los valores de ejemplo nunca se sustituyen silenciosamente por los insumos que faltan.
¿Los resultados son exactos?
Los resultados utilizan la aritmética de un punto flotante y se muestran redondeados. Leer la fórmula, suposiciones y cualquier precisión de los datos antes de interpretar el resultado.
¿Mi entrada está cargada?
El cálculo se ejecuta en su navegador. No se requiere cuenta, carga de archivos o servicio AI externo. Las entradas no se guardan entre recargas de página.
Calcular el acuerdo observado, el acuerdo marginal de oportunidad y el kappa de Cohen no ponderado de una tabla de calificación binaria pareada.
Calcular los valores crudos y estandarizados de un elemento Cronbach alfa más varianzas de elementos y valores descriptivos alfaíf borrados de una matriz completa de contestado.
Calcular el sesgo de medición pareada y los 95% límites descriptivos de acuerdo con un complot diferente -versus- medio.
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