Calculateur de corrélation intraclasse ICC(2,1)
Calculer au hasard à deux voies, accord absolu, ICC à une seule mesure( 2 , 1 ) à partir d’un modèle complet de cotes rectangulaires.
VOTRE CALCUL
Résultat
—
Étapes du calcul
Affichez les étapes une par une ou le calcul complet. Les étapes utilisent les valeurs que vous avez saisies.
Méthode de calcul
Former des carrés moyens ANOVA bidirectionnels pour les sujets, les évaluateurs et les résidus, puis utiliser le dénominateur de mesure unique de l’accord absolu.
ICC(2,1)=(MSR−MSE)/(MSR+(k−1)MSE+k(MSC−MSE)/n)
Exemple détaillé
Quatre sujets ayant des cotes appariées identiques ( 1 , 1 ),( 2 , 2 ),( 3 , 3 ),( 4 , 4 ) donnent ICC( 2 , 1 )= 1 .
Hypothèses et précisions sur les données
Compléter la conception du sujet par rapport au taux; entrer les lignes en tant que valeurs consécutives de l’espace blanc/comma-séparées. Les rateurs sont modélisés au hasard et le résultat concerne une mesure, et non une moyenne. Des estimations négatives sont conservées; aucun intervalle de confiance ni seuil d’interprétation universel.
Références : Koo et Li: sélection et formule du formulaire ICC
Utiliser ce calculateur
Puis-je saisir mes propres données ?
Oui. Remplacez les valeurs de l’exemple par vos propres données. Le résultat, les étapes, les tableaux et les diagrammes disponibles se mettent à jour. Une valeur vide ou invalide efface le résultat ; les valeurs de l’exemple ne remplacent jamais les données manquantes.
Les résultats sont-ils exacts ?
Les calculs utilisent des nombres à virgule flottante et les résultats affichés sont arrondis. Consultez la formule, les hypothèses et la précision des données indiquée avant d’interpréter le résultat.
Mes données sont-elles envoyées ?
Le calcul s’effectue dans votre navigateur. Aucun compte, envoi de fichier ou service d’IA externe n’est nécessaire. Les données saisies ne sont pas conservées après le rechargement de la page.
Calculer l’accord observé, l’accord de chance marginal et le kappa de Cohen=s non pondéré à partir d’un tableau binaire apparié.
Calculer les valeurs brutes et normalisées de l’élément Cronbach alpha plus les variances de l’élément et les valeurs alpha-si-supprimées descriptives à partir d’une matrice complète des répondants.
Calculer le biais de mesure apparié et les limites descriptives de 95 % d’accord avec une courbe de différence par rapport à la moyenne.
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