{"id":1536,"date":"2023-07-25T23:35:03","date_gmt":"2023-07-25T23:35:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/intraklassen-korrelationskoeffizient-r\/"},"modified":"2023-07-25T23:35:03","modified_gmt":"2023-07-25T23:35:03","slug":"intraklassen-korrelationskoeffizient-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/intraklassen-korrelationskoeffizient-r\/","title":{"rendered":"So berechnen sie den klasseninternen korrelationskoeffizienten in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Mithilfe eines <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/korrelationskoeffizient-innerhalb-der-klasse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Intraclass-Korrelationskoeffizienten<\/a> (ICC) wird ermittelt, ob Elemente oder Themen von verschiedenen Bewertern zuverl\u00e4ssig bewertet werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Wert eines ICC kann zwischen 0 und 1 liegen, wobei 0 f\u00fcr keine <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zuverlassigkeitsanalyse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Zuverl\u00e4ssigkeit<\/a> unter den Bewertern steht und 1 f\u00fcr vollkommene Zuverl\u00e4ssigkeit steht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der einfachste Weg, ICC in R zu berechnen, ist die Verwendung der Funktion <strong>icc()<\/strong> aus dem <strong>irr-<\/strong> Paket, die die folgende Syntax verwendet:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>ICC (Klassifizierungen, Modell, Typ, Einheit)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gold:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Notizen:<\/strong> eine Datenbank oder Matrix von Notizen<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modell:<\/strong> Der Typ des zu verwendenden Modells. Zu den Optionen geh\u00f6ren \u201eeinseitig\u201c oder \u201ezweiseitig\u201c.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Typ:<\/strong> Der Typ der zwischen Bewertern zu berechnenden Beziehung. Zu den Optionen geh\u00f6ren \u201eKonsistenz\u201c oder \u201e\u00dcbereinstimmung\u201c.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Einheit:<\/strong> die Analyseeinheit. Zu den Optionen geh\u00f6ren \u201eeinfach\u201c oder \u201emittel\u201c.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dieses Tutorial bietet ein praktisches Beispiel f\u00fcr die Verwendung dieser Funktion.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 1: Erstellen Sie die Daten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, vier verschiedene Richter werden gebeten, die Qualit\u00e4t von zehn verschiedenen Hochschulaufnahmepr\u00fcfungen zu bewerten. Wir k\u00f6nnen den folgenden Datenrahmen erstellen, um die Punkte der Jury zu speichern:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data<\/span>\ndata &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (A=c(1, 1, 3, 6, 6, 7, 8, 9, 8, 7),\n                   B=c(2, 3, 8, 4, 5, 5, 7, 9, 8, 8),\n                   C=c(0, 4, 1, 5, 5, 6, 6, 9, 8, 8),\n                   D=c(1, 2, 3, 3, 6, 4, 6, 8, 8, 9))\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Schritt 2: Berechnen Sie den klasseninternen Korrelationskoeffizienten<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Angenommen, die vier Richter wurden zuf\u00e4llig aus einer Gruppe qualifizierter Richter f\u00fcr die Aufnahmepr\u00fcfung ausgew\u00e4hlt und wir wollten die absolute \u00dcbereinstimmung zwischen den Richtern messen und die Ergebnisse aus der Perspektive nur eines Bewerters als Grundlage f\u00fcr unsere Messung verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen den folgenden Code in R verwenden, um ein <strong>Zwei-Wege-Modell<\/strong> anzupassen, indem wir <strong>die absolute \u00dcbereinstimmung als<\/strong> Beziehung zwischen den Bewertern und die <strong>einzelne<\/strong> Einheit als interessierende Einheit verwenden:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load the interrater reliability package<\/span>\n<span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (irr)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define data\n<\/span>data &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (A=c(1, 1, 3, 6, 6, 7, 8, 9, 8, 7),\n                   B=c(2, 3, 8, 4, 5, 5, 7, 9, 8, 8),\n                   C=c(0, 4, 1, 5, 5, 6, 6, 9, 8, 8),\n                   D=c(1, 2, 3, 3, 6, 4, 6, 8, 8, 9))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate ICC\n<\/span>icc(data, model = \" <span style=\"color: #008000;\">twoway<\/span> \", type = \" <span style=\"color: #008000;\">agreement<\/span> \", unit = \" <span style=\"color: #008000;\">single<\/span> \")\n\n   Model: twoway \n   Type: agreement \n\n   Subjects = 10 \n     Failures = 4 \n   ICC(A,1) = 0.782\n\n F-Test, H0: r0 = 0; H1: r0 &gt; 0 \n    F(9.30) = 15.3, p = 5.93e-09 \n\n 95%-Confidence Interval for ICC Population Values:\n  0.554 &lt; ICC &lt; 0.931<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der klasseninterne Korrelationskoeffizient (ICC) betrug <strong>0,782<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">So interpretieren Sie den Wert eines klasseninternen Korrelationskoeffizienten nach <a href=\"https:\/\/pubmed.ncbi.nlm.nih.gov\/27330520\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Koo &amp; Li<\/a> :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Weniger als 0,50:<\/strong> schlechte Zuverl\u00e4ssigkeit<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zwischen 0,5 und 0,75:<\/strong> M\u00e4\u00dfige Zuverl\u00e4ssigkeit<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zwischen 0,75 und 0,9:<\/strong> Gute Zuverl\u00e4ssigkeit<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Gr\u00f6\u00dfer als 0,9:<\/strong> Hervorragende Zuverl\u00e4ssigkeit<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir kommen daher zu dem Schluss, dass ein ICC von <strong>0,782<\/strong> anzeigt, dass Pr\u00fcfungen von verschiedenen Bewertern mit \u201eguter\u201c Zuverl\u00e4ssigkeit bewertet werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Ein Hinweis zur Berechnung des ICC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Es gibt verschiedene Versionen eines ICC, die abh\u00e4ngig von den folgenden drei Faktoren berechnet werden k\u00f6nnen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modell:<\/strong> Einweg-Zufallseffekte, Zwei-Wege-Zufallseffekte oder Zwei-Wege-Mischeffekte<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Art der Beziehung:<\/strong> Konsistenz oder absolute \u00dcbereinstimmung<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Einheit:<\/strong> Einzelbewerter oder Durchschnitt der Bewerter<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Im vorherigen Beispiel verwendete der von uns berechnete ICC die folgenden Annahmen:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modell:<\/strong> Zwei-Wege-Zufallseffekte<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Art der Beziehung:<\/strong> Absolute Zustimmung<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Einheit:<\/strong> Einzelgutachter<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine detaillierte Erl\u00e4uterung dieser Annahmen finden Sie in <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/korrelationskoeffizient-innerhalb-der-klasse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diesem Artikel<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mithilfe eines Intraclass-Korrelationskoeffizienten (ICC) wird ermittelt, ob Elemente oder Themen von verschiedenen Bewertern zuverl\u00e4ssig bewertet werden k\u00f6nnen. 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