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Calculatrice de corrélation intra-classe (ICC)

Si vous souhaitez calculer une corrélation intra-classe (ICC), il vous suffit de sélectionner plus de 3 variables métriques. Une corrélation intra-classe sera alors calculée automatiquement en ligne.

Calculer la corrélation intra-classe

La corrélation intra-classe, ou ICC en abrégé, est une mesure de la concordance entre plus de deux observations dépendantes, c'est-à-dire des observations portant sur les mêmes cas. Une corrélation intra-classe de 0 signifie qu'il n'y a aucune concordance et une corrélation intra-classe de 1 signifie qu'il y a une concordance totale. Pour calculer une corrélation intra-classe, on procède à une analyse de variance, en comparant la variance entre les cas et à l'intérieur des cas.

La corrélation intra-classe (ICC) évalue donc la fiabilité des évaluations en comparant la variabilité des différents évaluateurs d'un même cas avec la variation totale de tous les évaluateurs et de n cas.

Qu'est-ce que la corrélation intra-classe ?

La corrélation intra-classe (ICC) est une mesure statistique qui quantifie le degré de similitude ou de cohérence entre les observations faites sur les mêmes individus ou objets. L'ICC est utilisée pour évaluer la fiabilité et la cohérence des mesures prises par différents évaluateurs ou instruments.

Il existe plusieurs types d'ICC, chacune étant conçue pour un type de données et un modèle de recherche spécifiques. Les types d'ICC les plus couramment utilisés sont les suivants :

  • ICC à mesure unique : utilisée lorsqu'une seule mesure est prise sur chaque sujet ou objet. Ce type d'ICC est également connu sous le nom d'ICC de cohérence.
  • ICC à effet aléatoire à deux voies : utilisée lorsque plusieurs mesures sont prises sur chaque sujet ou objet et qu'il y a plusieurs évaluateurs. Ce type d'ICC est également connu sous le nom d'ICC d'accord.
  • ICC à effet mixte : utilisée lorsque plusieurs mesures sont effectuées sur chaque sujet ou objet et qu'il y a à la fois plusieurs évaluateurs et plusieurs sujets ou objets. Ce type d'ICC est également connu sous le nom d'ICC de mesure moyenne.

Les valeurs de l'ICC peuvent varier de 0 à 1, 1 indiquant une concordance ou une cohérence parfaite entre les observations, et 0 indiquant une absence de concordance ou de cohérence. L'interprétation des valeurs de l'ICC dépend du type de données et de la conception de la recherche, mais en général, les valeurs de l'ICC supérieures à 0,75 sont considérées comme bonnes, et les valeurs supérieures à 0,9 comme excellentes.

En conclusion, l'ICC est une mesure utile pour évaluer la fiabilité et la cohérence des mesures prises par différents évaluateurs ou instruments. Elle est fréquemment utilisée dans divers domaines tels que la médecine, la psychologie et l'éducation. Différents types d'ICC sont utilisés pour différents types de données et de modèles de recherche, et l'interprétation des valeurs ICC dépend du contexte. Il est toujours recommandé d'indiquer le type d'ICC utilisé, la valeur de l'ICC et la taille de l'échantillon utilisé pour calculer l'ICC.

Cité DATAtab: DATAtab Team (2024). DATAtab: Online Statistics Calculator. DATAtab e.U. Graz, Austria. URL https://datatab.net

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