史上最全关于ICC(组内相关系数)的计算(文中附上四种方法代码计算...
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发布时间：2024-10-20 05:06
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时间：2024-10-24 20:58
ICC，即组内相关系数，是评价观察者间信度和复测信度的重要指标，由Bartko在1966年引入。其值在0至1之间，0表示无信度，1代表完全信度。信度低于0.4被视为较差，高于0.75则表示良好，定量研究常需更高信度。ICC的应用广泛，适用于评估亲属间定量属性的相似性以及不同测量方法或评定者对同一结果的可靠性。
统计学中，有多种ICC计算方法，例如：
Python中的rpy2包提供ICC计算，如使用r_icc.ICCbare函数，示例代码展示了如何计算icc值为0.728。
Pengouin库提供了六种计算方式，适用于统计分析，包括置信水平和p值。
R语言的psych包支持多种类型的ICC计算，如ICC(1,1)、ICC(1,k)等，通过rpy2可将其应用到Python中。
另一种Python实现是直接根据公式计算，如ICC(2,1)、ICC(2,k)等，通过定义函数来计算 ICC 值。
以上方法展示了ICC在实际计算中的多种应用途径，选择哪种取决于具体研究需求和数据分析工具。
