Excel에서 클래스 내 상관 계수를 계산하는 방법

클래스 내 상관 계수 (ICC)는 항목(또는 주제)이 다양한 평가자에 의해 안정적으로 평가될 수 있는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다.

ICC 값의 범위는 0에서 1까지이며, 0은 평가자 간의 신뢰도가 없음을 나타내고 1은 완벽한 신뢰도를 나타냅니다.

이 튜토리얼에서는 Excel에서 ICC를 계산하는 방법에 대한 단계별 예를 제공합니다.

1단계: 데이터 생성

4명의 심사위원에게 10가지 대학 입시 시험의 질을 평가하도록 요청했다고 가정해 보겠습니다. 결과는 아래와 같습니다:

2단계: 분산 분석 적합

이러한 등급에 대한 ICC를 계산하려면 먼저 Anova: 복제 없는 2단계를 적용해야 합니다.

이렇게 하려면 다음과 같이 A1:E11 셀을 강조 표시합니다.

이렇게 하려면 상단 리본에서 데이터 탭을 클릭한 다음 분석 그룹 아래에서 데이터 분석 옵션을 클릭하세요.

이 옵션을 사용할 수 없는 경우 먼저 분석 도구를 로드 해야 합니다.

표시되는 드롭다운 메뉴에서 Anova: 복제 없는 2단계를 클릭한 다음 확인을 클릭합니다. 나타나는 새 창에서 다음 정보를 제공한 후 확인을 클릭합니다.

다음과 같은 결과가 나타납니다:

3단계: 클래스 내 상관 계수 계산

평가자 간의 ICC를 계산하기 위해 다음 공식을 사용할 수 있습니다.

클래스 내 상관계수(ICC)는 0.782 로 나타났습니다.

Koo & Li 에 따르면 클래스 내 상관 계수 값을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

• 0.50 미만: 신뢰성이 낮음
• 0.5~0.75: 중간 정도의 신뢰도
• 0.75~0.9 사이: 우수한 신뢰도
• 0.9 이상 : 신뢰성이 우수함

따라서 우리는 0.782 의 ICC가 다양한 평가자에 의해 시험이 “좋은” 신뢰성으로 채점될 수 있다는 것을 의미한다고 결론을 내릴 수 있습니다.

ICC 계산에 대한 참고 사항

다음 세 가지 요소에 따라 계산할 수 있는 ICC의 여러 가지 버전이 있습니다.

• 모델: 단방향 무작위 효과, 양방향 무작위 효과 또는 양방향 혼합 효과
• 관계 유형: 일관성 또는 절대적인 동의
• 단위: 단일 평가자 또는 평가자의 평균

이전 예에서 우리가 계산한 ICC는 다음 가정을 사용했습니다.

• 모델: 양방향 무작위 효과
• 관계 유형: 절대 동의
• 단위: 단일 평가자

이러한 가정에 대한 자세한 설명은 이 문서를 참조하세요.