{"id":1538,"date":"2023-07-25T23:35:03","date_gmt":"2023-07-25T23:35:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-intraclasse-r\/"},"modified":"2023-07-25T23:35:03","modified_gmt":"2023-07-25T23:35:03","slug":"coefficiente-di-correlazione-intraclasse-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-intraclasse-r\/","title":{"rendered":"Come calcolare il coefficiente di correlazione intraclasse in r"},"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 elementi o 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;\">Il modo pi\u00f9 semplice per calcolare ICC in R \u00e8 utilizzare la funzione <strong>icc()<\/strong> dal pacchetto <strong>irr<\/strong> , che utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>icc (classificazioni, modello, tipo, unit\u00e0)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>note:<\/strong> un database o matrice di note<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>modello:<\/strong> il tipo di modello da utilizzare. Le opzioni includono \u201cunidirezionale\u201d o \u201cbidirezionale\u201d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>tipo:<\/strong> il tipo di relazione da calcolare tra i valutatori. Le opzioni includono \u201ccoerenza\u201d o \u201caccordo\u201d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>unit\u00e0:<\/strong> l&#8217;unit\u00e0 di analisi. Le opzioni includono \u201csemplice\u201d o \u201cmedio\u201d<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce un esempio pratico di utilizzo di questa funzionalit\u00e0.<\/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. Possiamo creare il seguente dataframe per contenere i punteggi dei giudici:<\/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>Passaggio 2: calcolare il coefficiente di correlazione intraclasse<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo che i quattro giudici siano stati selezionati casualmente da una popolazione di giudici qualificati per l&#8217;esame di ammissione e di voler misurare l&#8217;accordo assoluto tra i giudici e di voler utilizzare i punteggi dal punto di vista di un solo valutatore come base della nostra misurazione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare il seguente codice in R per adattare un <strong>modello a due vie<\/strong> , utilizzando <strong>l&#8217;accordo assoluto come<\/strong> relazione tra i valutatori e utilizzando la <strong>singola<\/strong> unit\u00e0 come unit\u00e0 di interesse:<\/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;\">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 seguenti tre fattori:<\/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 elementi o argomenti possono essere valutati in modo affidabile da valutatori diversi. Il valore di un ICC pu\u00f2 variare da 0 a 1, dove 0 indica assenza di affidabilit\u00e0 tra i valutatori e 1 indica perfetta affidabilit\u00e0. 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