Comment calculer le coefficient de corrélation intraclasse dans Excel

Un coefficient de corrélation intraclasse (ICC) est utilisé pour déterminer si les éléments (ou sujets) peuvent être évalués de manière fiable par différents évaluateurs.

La valeur d’un ICC peut varier de 0 à 1, 0 indiquant une absence de fiabilité parmi les évaluateurs et 1 indiquant une fiabilité parfaite.

Ce didacticiel fournit un exemple étape par étape de la façon de calculer l’ICC dans Excel.

Étape 1 : Créer les données

Supposons que quatre juges différents soient invités à évaluer la qualité de 10 examens d’entrée à l’université différents. Les résultats sont montrés plus bas:

Étape 2 : Ajuster une ANOVA

Afin de calculer l’ICC pour ces notations, nous devons d’abord ajuster une Anova : Two-Factor Without Replication .

Pour ce faire, mettez en surbrillance les cellules A1:E11 comme suit :

Pour ce faire, cliquez sur l’onglet Données dans le ruban supérieur, puis cliquez sur l’option Analyse des données sous le groupe Analyse :

Si cette option n’est pas disponible, vous devez d’abord charger Analysis ToolPak .

Dans le menu déroulant qui apparaît, cliquez sur Anova : Two-Factor Without Replication puis cliquez sur OK . Dans la nouvelle fenêtre qui apparaît, renseignez les informations suivantes puis cliquez sur OK :

Les résultats suivants apparaîtront :

Étape 3 : Calculer le coefficient de corrélation intraclasse

Nous pouvons utiliser la formule suivante pour calculer l’ICC parmi les évaluateurs :

Le coefficient de corrélation intraclasse (ICC) s’avère être de 0,782 .

Voici comment interpréter la valeur d’un coefficient de corrélation intraclasse, selon Koo & Li :

• Moins de 0,50 : mauvaise fiabilité
• Entre 0,5 et 0,75 : Fiabilité modérée
• Entre 0,75 et 0,9 : Bonne fiabilité
• Supérieur à 0,9 : Excellente fiabilité

Ainsi, nous conclurions qu’un ICC de 0,782 indique que les examens peuvent être notés avec une « bonne » fiabilité par différents évaluateurs.

Une note sur le calcul de l’ICC

Il existe plusieurs versions différentes d’un ICC qui peuvent être calculées, en fonction des trois facteurs suivants :

• Modèle : effets aléatoires unidirectionnels, effets aléatoires bidirectionnels ou effets mixtes bidirectionnels
• Type de relation : cohérence ou accord absolu
• Unité : évaluateur unique ou moyenne des évaluateurs

Dans l’exemple précédent, l’ICC que nous avons calculé utilisait les hypothèses suivantes :

• Modèle : effets aléatoires bidirectionnels
• Type de relation : Accord absolu
• Unité : Évaluateur unique

Pour une explication détaillée de ces hypothèses, veuillez vous référer à cet article .