Shrout と Fleiss (1979) の 6 種類の級内相関係数を、その F 検定および信頼区間とともに示します。R の psych::ICC(x, alpha, lmer) と同等です。完全なデータのみ受け付けます。
psych::ICC(x, alpha, lmer)
x は n × k の行列 (行の配列) で、n 人の被験者それぞれに対する k 人の評定者の評定です。形式は次のとおりです。ICC1 = (MSB − MSW)/(MSB + (k − 1)MSW) (一元配置), ICC2 = (MSB − MSE)/(MSB + (k − 1)MSE + k(MSJ − MSE)/n) (2 元配置、変量評定者、絶対一致), ICC3 = (MSB − MSE)/(MSB + (k − 1)MSE) (2 元配置、固定評定者、一貫性)、および k 人の評定者の平均 ICC1k、ICC2k、ICC3k です。lmer: true (psych と同じく既定) の場合、平均平方は 2 元の変量効果モデルの分散成分の REML 推定値から作り直されます。その推定値は負になりません。両方の ANOVA の分散成分がともに負でない場合、それらは ANOVA の平均平方に一致します。psych はそのモデルを lme4 で当てはめますが、その最適化は途中で止まるため (結果は相対で約 1e-5 ずれます)、ここでは REML 推定値を閉じた形で厳密に計算します。
x
lmer: true
ICC1、ICC3、ICC1k、ICC3k は icc (irr の形式) と一致します。ICC2k の区間は、psych のものです (ICC2 の境界を Spearman-Brown で変換したもの)。irr のもの (McGraw と Wong の平均一致の区間) ではありません。
残差平均平方が 0 の場合 (評定が評定者ごとに定数だけ異なる場合)、ICC2 と ICC3 の F 統計量は Infinity で p 値は 0 となり、ICC3、ICC3k およびそれらの境界は 1 です。
評定の n × k 行列 (行の配列) です。欠測値を含んではいけません。
ICCOptions を参照してください。
ICCResult を参照してください。
x が数値の行列でないときは TypeError、次の場合は RangeError です。欠測値または無限大の評定 (psych の REML の経路は欠測値を受け付けますが、ここではエラーです)、被験者または評定者が 2 未満、評定がすべて等しい場合、または各被験者で同一の評定の場合、水準が範囲外の場合です。
const r = ICC([[9, 2, 5, 8], [6, 1, 3, 2], [8, 4, 6, 8], [7, 1, 2, 6], [10, 5, 6, 9], [6, 2, 4, 7]]);r.results[1]!.ICC; // 0.28976377952755905 (ICC2)r.results[4]!.lower; // 0.07113681530250335 (ICC2k) コピー
const r = ICC([[9, 2, 5, 8], [6, 1, 3, 2], [8, 4, 6, 8], [7, 1, 2, 6], [10, 5, 6, 9], [6, 2, 4, 7]]);r.results[1]!.ICC; // 0.28976377952755905 (ICC2)r.results[4]!.lower; // 0.07113681530250335 (ICC2k)
Shrout と Fleiss (1979) の 6 種類の級内相関係数を、その F 検定および信頼区間とともに示します。R の
psych::ICC(x, alpha, lmer)と同等です。完全なデータのみ受け付けます。xは n × k の行列 (行の配列) で、n 人の被験者それぞれに対する k 人の評定者の評定です。形式は次のとおりです。ICC1 = (MSB − MSW)/(MSB + (k − 1)MSW) (一元配置), ICC2 = (MSB − MSE)/(MSB + (k − 1)MSE + k(MSJ − MSE)/n) (2 元配置、変量評定者、絶対一致), ICC3 = (MSB − MSE)/(MSB + (k − 1)MSE) (2 元配置、固定評定者、一貫性)、および k 人の評定者の平均 ICC1k、ICC2k、ICC3k です。lmer: true(psych と同じく既定) の場合、平均平方は 2 元の変量効果モデルの分散成分の REML 推定値から作り直されます。その推定値は負になりません。両方の ANOVA の分散成分がともに負でない場合、それらは ANOVA の平均平方に一致します。psych はそのモデルを lme4 で当てはめますが、その最適化は途中で止まるため (結果は相対で約 1e-5 ずれます)、ここでは REML 推定値を閉じた形で厳密に計算します。ICC1、ICC3、ICC1k、ICC3k は icc (irr の形式) と一致します。ICC2k の区間は、psych のものです (ICC2 の境界を Spearman-Brown で変換したもの)。irr のもの (McGraw と Wong の平均一致の区間) ではありません。
残差平均平方が 0 の場合 (評定が評定者ごとに定数だけ異なる場合)、ICC2 と ICC3 の F 統計量は Infinity で p 値は 0 となり、ICC3、ICC3k およびそれらの境界は 1 です。