Sınıf İçi Korelasyon Katsayısı (ICC)

Seçim iki karara bağlıdır: (1) değerlendirici modeli - her denek farklı bir rastgele değerlendirici alt kümesi tarafından derecelendiriliyorsa tek yönlü rastgele, tüm denekler daha büyük bir havuzdan rastgele bir örneklem olan aynı değerlendiriciler tarafından derecelendiriliyorsa çift yönlü rastgele, aynı sabit değerlendiriciler her zaman kullanılacaksa çift yönlü karma; (2) birim - pratikte tek bir değerlendiricinin puanını uygulayacaksanız tekli ölçümler, değerlendiriciler arasında ortalama alacaksanız ortalama ölçümler. Shrout ve Fleiss (1979) ve Koo ve Li (2016) her ikisi de karar akış şemaları sunmaktadır.

Tutarlılık (ICC3), değerlendiriciler arasında sabit bir ofseti tolere ederek değerlendiricilerin denekleri aynı sırada sıralayıp sıralamadığını yakalar. Mutlak uyum (ICC1 ve ICC2), değerlendiricilerin sayısal olarak benzer değerler atamasını ek olarak gerektirir. Ölçüm yöntemlerinin klinik değiştirilebilirliği için mutlak uyum doğru seçimdir; sistematik yanlılığın kalibre edilebileceği psikometrik ölçek doğrulama için tutarlılık yeterli olabilir.

Bir ICC hesaplayabilirsiniz, ancak %95 güven aralığı çok geniş olacaktır, bu da nokta tahminini kararsız hale getirecektir. Genel bir kural olarak, makul derecede kesin bir tahmin için en az 30 denek önerilir. Çok küçük örneklemlerle, tam güven aralığını belirgin bir şekilde raporlayın ve bulguları dikkatle yorumlayın.

Pearson'ın r'si yalnızca iki değişkenin doğrusal olarak birlikte hareket edip etmediğini ölçer ve değerlendiriciler arasındaki sistematik toplamsal veya orantısal farklılıklara duyarsızdır. Mutlak uyum için ICC, hem doğrusal ilişkiyi hem de gerçek sayısal değerlerin eşleşip eşleşmediğini yakalar, bu da onları yalnızca korelasyonlu olmaktan ziyade birbirinin yerine geçebilir olduklarını belirlemeniz gerektiğinde uygun seçim haline getirir.