Come calcolare il coefficiente di correlazione intraclasse in excel

Un coefficiente di correlazione intraclasse (ICC) viene utilizzato per determinare se gli elementi (o gli argomenti) possono essere valutati in modo affidabile da valutatori diversi.

Il valore di un ICC può variare da 0 a 1, dove 0 indica assenza di affidabilità tra i valutatori e 1 indica perfetta affidabilità.

Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come calcolare l’ICC in Excel.

Passaggio 1: creare i dati

Supponiamo che a quattro giudici diversi venga chiesto di valutare la qualità di 10 diversi esami di ammissione all’università. I risultati sono mostrati sotto:

Passaggio 2: adattare un’ANOVA

Per calcolare l’ICC per queste valutazioni, dobbiamo prima adattare un Anova: Two-Factor Without Replication .

Per fare ciò, evidenzia le celle A1:E11 come segue:

Per fare ciò, fai clic sulla scheda Dati nella barra multifunzione in alto, quindi fai clic sull’opzione Analisi dati nel gruppo Analisi :

Se questa opzione non è disponibile, è necessario prima caricare Analysis ToolPak .

Nel menu a discesa visualizzato, fare clic su Anova: Two-Factor Without Replication , quindi fare clic su OK . Nella nuova finestra visualizzata, fornire le seguenti informazioni, quindi fare clic su OK :

Verranno visualizzati i seguenti risultati:

Passaggio 3: calcolare il coefficiente di correlazione intraclasse

Possiamo utilizzare la seguente formula per calcolare l’ICC tra i valutatori:

Il coefficiente di correlazione intraclasse (ICC) è risultato pari a 0,782 .

Ecco come interpretare il valore di un coefficiente di correlazione intraclasse, secondo Koo & Li :

• Meno di 0,50: scarsa affidabilità
• Tra 0,5 e 0,75: affidabilità moderata
• Tra 0,75 e 0,9: buona affidabilità
• Maggiore di 0,9: affidabilità eccellente

Pertanto, concluderemmo che un ICC di 0,782 indica che gli esami possono essere valutati con “buona” affidabilità da valutatori diversi.

Una nota sul calcolo dell’ICC

Esistono diverse versioni di un ICC che possono essere calcolate, a seconda dei tre fattori seguenti:

• Modello: effetti casuali unidirezionali, effetti casuali bidirezionali o effetti misti bidirezionali
• Tipo di rapporto: coerenza o accordo assoluto
• Unità: singolo valutatore o media dei valutatori

Nell’esempio precedente, l’ICC calcolato utilizzava le seguenti ipotesi:

• Modello: effetti casuali bidirezionali
• Tipo di rapporto: accordo assoluto
• Unità: Valutatore singolo

Per una spiegazione dettagliata di queste ipotesi, fare riferimento a questo articolo .