{"id":1537,"date":"2023-07-25T23:39:04","date_gmt":"2023-07-25T23:39:04","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-intraclasse-excel\/"},"modified":"2023-07-25T23:39:04","modified_gmt":"2023-07-25T23:39:04","slug":"coefficiente-di-correlazione-intraclasse-excel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-intraclasse-excel\/","title":{"rendered":"Come calcolare il coefficiente di correlazione intraclasse in excel"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-intraclasse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">coefficiente di correlazione intraclasse<\/a> (ICC) viene utilizzato per determinare se gli elementi (o gli argomenti) possono essere valutati in modo affidabile da valutatori diversi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore di un ICC pu\u00f2 variare da 0 a 1, dove 0 indica assenza <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-di-affidabilita\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">di affidabilit\u00e0<\/a> tra i valutatori e 1 indica perfetta affidabilit\u00e0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come calcolare l&#8217;ICC in Excel.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che a quattro giudici diversi venga chiesto di valutare la qualit\u00e0 di 10 diversi esami di ammissione all&#8217;universit\u00e0. I risultati sono mostrati sotto:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15250 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iccexcel1.png\" alt=\"\" width=\"475\" height=\"457\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: adattare un&#8217;ANOVA<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per calcolare l&#8217;ICC per queste valutazioni, dobbiamo prima adattare un <strong>Anova: Two-Factor Without Replication<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per fare ci\u00f2, evidenzia le celle A1:E11 come segue:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-15251 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iccexcel2.png\" alt=\"\" width=\"425\" height=\"442\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per fare ci\u00f2, fai clic sulla scheda <strong>Dati<\/strong> nella barra multifunzione in alto, quindi fai clic sull&#8217;opzione <strong>Analisi dati<\/strong> nel gruppo <b>Analisi<\/b> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-5292 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/deuxsampexcel3.png\" alt=\"\" width=\"459\" height=\"175\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se questa opzione non \u00e8 disponibile, \u00e8 necessario prima <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/come-caricare-il-toolpak-di-analisi-in-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">caricare Analysis ToolPak<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nel menu a discesa visualizzato, fare clic su <strong>Anova: Two-Factor Without Replication<\/strong> , quindi fare clic su <strong>OK<\/strong> . Nella nuova finestra visualizzata, fornire le seguenti informazioni, quindi fare clic su <strong>OK<\/strong> :<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15252 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iccexcel3.png\" alt=\"\" width=\"403\" height=\"445\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Verranno visualizzati i seguenti risultati:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-15253 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iccexcel4.png\" alt=\"\" width=\"518\" height=\"477\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: calcolare il coefficiente di correlazione intraclasse<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la seguente formula per calcolare l&#8217;ICC tra i valutatori:<\/span><\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15254 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/iccexcel5.png\" alt=\"Coefficiente di correlazione intraclasse in Excel\" width=\"587\" height=\"570\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il coefficiente di correlazione intraclasse (ICC) \u00e8 risultato pari a <strong>0,782<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come interpretare il valore di un coefficiente di correlazione intraclasse, secondo <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>Meno di 0,50:<\/strong> scarsa affidabilit\u00e0<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tra 0,5 e 0,75:<\/strong> affidabilit\u00e0 moderata<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tra 0,75 e 0,9:<\/strong> buona affidabilit\u00e0<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Maggiore di 0,9:<\/strong> affidabilit\u00e0 eccellente<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pertanto, concluderemmo che un ICC di <strong>0,782<\/strong> indica che gli esami possono essere valutati con \u201cbuona\u201d affidabilit\u00e0 da valutatori diversi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Una nota sul calcolo dell&#8217;ICC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esistono diverse versioni di un ICC che possono essere calcolate, a seconda dei tre fattori seguenti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modello:<\/strong> effetti casuali unidirezionali, effetti casuali bidirezionali o effetti misti bidirezionali<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tipo di rapporto:<\/strong> coerenza o accordo assoluto<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Unit\u00e0:<\/strong> singolo valutatore o media dei valutatori<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nell&#8217;esempio precedente, l&#8217;ICC calcolato utilizzava le seguenti ipotesi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modello:<\/strong> effetti casuali bidirezionali<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tipo di rapporto:<\/strong> accordo assoluto<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Unit\u00e0:<\/strong> Valutatore singolo<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Per una spiegazione dettagliata di queste ipotesi, fare riferimento a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-intraclasse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">questo articolo<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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. 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