كيفية حساب معامل الارتباط داخل الطبقة في r

يتم استخدام معامل الارتباط داخل الفصل (ICC) لتحديد ما إذا كان من الممكن تقييم العناصر أو المواضيع بشكل موثوق بواسطة مقيمين مختلفين.

يمكن أن تتراوح قيمة ICC من 0 إلى 1، حيث يشير الرقم 0 إلى عدم وجود موثوقية بين المقيمين ويشير الرقم 1 إلى الموثوقية الكاملة.

أسهل طريقة لحساب ICC في R هي استخدام الدالة icc() من الحزمة irr ، والتي تستخدم بناء الجملة التالي:

ICC (التصنيفات، النموذج، النوع، الوحدة)

ذهب:

• الملاحظات: قاعدة بيانات أو مصفوفة من الملاحظات
• النموذج: نوع النموذج الذي سيتم استخدامه. تشمل الخيارات “اتجاه واحد” أو “اتجاهين”
• النوع: نوع العلاقة المطلوب حسابها بين المقيمين. تتضمن الخيارات “الاتساق” أو “الاتفاق”
• الوحدة: وحدة التحليل. تشمل الخيارات “بسيطة” أو “متوسطة”

يقدم هذا البرنامج التعليمي مثالاً عمليًا لاستخدام هذه الميزة.

الخطوة 1: إنشاء البيانات

لنفترض أنه طُلب من أربعة محكمين مختلفين تقييم جودة 10 اختبارات مختلفة للالتحاق بالجامعات. يمكننا إنشاء إطار البيانات التالي للاحتفاظ بنتائج الحكام:

 #create data
data <- data. frame (A=c(1, 1, 3, 6, 6, 7, 8, 9, 8, 7),
                   B=c(2, 3, 8, 4, 5, 5, 7, 9, 8, 8),
                   C=c(0, 4, 1, 5, 5, 6, 6, 9, 8, 8),
                   D=c(1, 2, 3, 3, 6, 4, 6, 8, 8, 9))

الخطوة 2: حساب معامل الارتباط داخل الصف

لنفترض أن القضاة الأربعة تم اختيارهم عشوائيًا من مجموعة من القضاة المؤهلين لامتحان القبول وأردنا قياس الاتفاق المطلق بين الحكام وأردنا استخدام الدرجات من منظور مقيم واحد فقط كأساس لقياسنا.

يمكننا استخدام الكود التالي في R لملاءمة نموذج ثنائي الاتجاه ، باستخدام الاتفاق المطلق كعلاقة بين المقيمين واستخدام الوحدة الفردية كوحدة الاهتمام:

 #load the interrater reliability package
library (irr)

#define data
data <- data. frame (A=c(1, 1, 3, 6, 6, 7, 8, 9, 8, 7),
                   B=c(2, 3, 8, 4, 5, 5, 7, 9, 8, 8),
                   C=c(0, 4, 1, 5, 5, 6, 6, 9, 8, 8),
                   D=c(1, 2, 3, 3, 6, 4, 6, 8, 8, 9))

#calculate ICC
icc(data, model = " twoway ", type = " agreement ", unit = " single ")

   Model: twoway 
   Type: agreement 

   Subjects = 10 
     Failures = 4 
   ICC(A,1) = 0.782

 F-Test, H0: r0 = 0; H1: r0 > 0 
    F(9.30) = 15.3, p = 5.93e-09 

 95%-Confidence Interval for ICC Population Values:
  0.554 < ICC < 0.931

تم العثور على معامل الارتباط داخل الطبقة (ICC) ليكون 0.782 .

فيما يلي كيفية تفسير قيمة معامل الارتباط داخل الطبقة، وفقًا لـ Koo & Li :

• أقل من 0.50: موثوقية ضعيفة
• بين 0.5 و0.75: موثوقية متوسطة
• بين 0.75 و0.9: موثوقية جيدة
• أكبر من 0.9: موثوقية ممتازة

وبالتالي، فإننا نستنتج أن قيمة ICC البالغة 0.782 تشير إلى أنه يمكن تسجيل الاختبارات بموثوقية “جيدة” من قبل مقيمين مختلفين.

ملاحظة حول حساب ICC

هناك عدة إصدارات مختلفة من ICC التي يمكن حسابها، اعتمادًا على العوامل الثلاثة التالية:

• النموذج: تأثيرات عشوائية أحادية الاتجاه، أو تأثيرات عشوائية ثنائية الاتجاه، أو تأثيرات مختلطة ثنائية الاتجاه
• نوع العلاقة: الاتساق أو الاتفاق المطلق
• الوحدة: مُقيم واحد أو متوسط المُقيمين

في المثال السابق، استخدمت ICC التي قمنا بحسابها الافتراضات التالية:

• النموذج: تأثيرات عشوائية ثنائية الاتجاه
• نوع العلاقة: اتفاق مطلق
• الوحدة: مقيم واحد

للحصول على شرح مفصل لهذه الافتراضات، يرجى الرجوع إلى هذه المقالة .