{"id":1537,"date":"2023-07-25T23:35:03","date_gmt":"2023-07-25T23:35:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/coeficiente-de-correlacao-intraclasse-r\/"},"modified":"2023-07-25T23:35:03","modified_gmt":"2023-07-25T23:35:03","slug":"coeficiente-de-correlacao-intraclasse-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/coeficiente-de-correlacao-intraclasse-r\/","title":{"rendered":"Como calcular o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o intraclasse em r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Um <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/coeficiente-de-correlacao-intraclasse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">coeficiente de correla\u00e7\u00e3o intraclasse<\/a> (ICC) \u00e9 usado para determinar se itens ou t\u00f3picos podem ser avaliados de forma confi\u00e1vel por diferentes avaliadores.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">O valor de um ICC pode variar de 0 a 1, sendo que 0 indica nenhuma <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/analise-de-reabilitacao\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">confiabilidade<\/a> entre os avaliadores e 1 indica confiabilidade perfeita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">A maneira mais f\u00e1cil de calcular o ICC em R \u00e9 usar a fun\u00e7\u00e3o <strong>icc()<\/strong> do pacote <strong>irr<\/strong> , que usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>icc (classifica\u00e7\u00f5es, modelo, tipo, unidade)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ouro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>notas:<\/strong> um banco de dados ou matriz de notas<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>model:<\/strong> O tipo de modelo a ser usado. As op\u00e7\u00f5es incluem \u201cunidirecional\u201d ou \u201cbidirecional\u201d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>type:<\/strong> O tipo de relacionamento a ser calculado entre os avaliadores. As op\u00e7\u00f5es incluem \u201cconsist\u00eancia\u201d ou \u201cacordo\u201d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>unidade:<\/strong> a unidade de an\u00e1lise. As op\u00e7\u00f5es incluem \u201csimples\u201d ou \u201cm\u00e9dio\u201d<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Este tutorial fornece um exemplo pr\u00e1tico de uso desse recurso.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Etapa 1: crie os dados<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Suponha que quatro ju\u00edzes diferentes sejam solicitados a avaliar a qualidade de 10 vestibulares diferentes. Podemos criar o seguinte dataframe para armazenar as pontua\u00e7\u00f5es dos ju\u00edzes:<\/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>Passo 2: Calcular o coeficiente de correla\u00e7\u00e3o intraclasse<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Suponha que os quatro ju\u00edzes foram selecionados aleatoriamente de uma popula\u00e7\u00e3o de ju\u00edzes qualificados para o vestibular e quer\u00edamos medir a concord\u00e2ncia absoluta entre os ju\u00edzes e quer\u00edamos usar as pontua\u00e7\u00f5es da perspectiva de apenas um avaliador como base de nossa medi\u00e7\u00e3o.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podemos usar o seguinte c\u00f3digo em R para ajustar um <strong>modelo bidirecional<\/strong> , usando <strong>concord\u00e2ncia absoluta como a<\/strong> rela\u00e7\u00e3o entre avaliadores e usando a unidade <strong>\u00fanica<\/strong> como unidade de 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;\">O coeficiente de correla\u00e7\u00e3o intraclasse (CCI) foi de <strong>0,782<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Veja como interpretar o valor de um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o intraclasse, segundo <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>Menos de 0,50:<\/strong> baixa confiabilidade<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Entre 0,5 e 0,75:<\/strong> Confiabilidade moderada<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Entre 0,75 e 0,9:<\/strong> Boa confiabilidade<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Maior que 0,9:<\/strong> Excelente confiabilidade<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Assim, concluir\u00edamos que um CCI de <strong>0,782<\/strong> indica que os exames podem ser pontuados com \u201cboa\u201d confiabilidade por diferentes avaliadores.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Uma nota sobre o c\u00e1lculo do ICC<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Existem v\u00e1rias vers\u00f5es diferentes de um ICC que podem ser calculadas, dependendo dos tr\u00eas fatores a seguir:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modelo:<\/strong> efeitos aleat\u00f3rios unidirecionais, efeitos aleat\u00f3rios bidirecionais ou efeitos mistos bidirecionais<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tipo de relacionamento:<\/strong> consist\u00eancia ou acordo absoluto<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Unidade:<\/strong> avaliador \u00fanico ou m\u00e9dia de avaliadores<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">No exemplo anterior, o ICC que calculamos utilizou as seguintes premissas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Modelo:<\/strong> efeitos aleat\u00f3rios bidirecionais<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Tipo de relacionamento:<\/strong> Acordo absoluto<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Unidade:<\/strong> Avaliador \u00danico<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Para obter uma explica\u00e7\u00e3o detalhada dessas suposi\u00e7\u00f5es, consulte <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pt\/coeficiente-de-correlacao-intraclasse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">este artigo<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Um coeficiente de correla\u00e7\u00e3o intraclasse (ICC) \u00e9 usado para determinar se itens ou t\u00f3picos podem ser avaliados de forma confi\u00e1vel por diferentes avaliadores. 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