類内相関 (ICC) 計算機

クラス内相関（ICC）は、同じ条件下で同一の対象を異なる観測者が測定した際の、定量的測定値の信頼性または一致度を測定するために用いられる統計指標です。この尺度は、特に心理学、医学、および人間の評価が求められるあらゆる分野において有用であり、異なる評価者間の整合性を評価することができます。

歴史的背景

ICCは、異なる観測者または測定値間の合意度または一致度を評価できる信頼性の高い統計指標の必要性に対処するために開発されました。その開発は、特に主観的な評価を含む研究の質を向上させる上で画期的でした。

計算式

ICCを計算するための式は次のとおりです。

\[ ICC = \frac{VOI}{VOI + UV} \]

ここで：

• \(ICC\) はクラス内相関、
• \(VOI\) は関心のある分散、
• \(UV\) は不要な分散。

ICCを計算するには、関心のある分散を関心のある分散と不要な分散の合計で割ります。

計算例

関心のある分散が50で、不要な分散が10の場合、ICCは次のように計算されます。

\[ ICC = \frac{50}{50 + 10} = \frac{50}{60} = 0.8333 \]

重要性と使用シナリオ

ICCは、特に人間の誤差や主観的な解釈の影響を受ける測定値の場合、測定値または評価の信頼性を評価するために研究で広く使用されています。異なる観測者間の整合性が結果の妥当性にとって極めて重要な研究において、これは重要です。

よくある質問

1. ICC値は何を示していますか？

   • ICC値が1に近い場合は、測定値間の合意度または一致度が高いことを示しており、0に近い場合は合意度が低いことを示しています。

2. ICCはあらゆる種類のデータに使用できますか？

   • ICCは、定量的で連続的なデータに最も適しています。カテゴリカルデータには適しておらず、その場合は他の信頼性分析の方が適しています。

3. ICCは他の信頼性テストとどう違いますか？

   • 単一のテスト内の項目間の信頼性を評価する尺度（内的整合性）とは異なり、ICCは、異なる評価者または測定器間の測定値の整合性を評価します。

ICC計算機は、この重要な統計指標の計算プロセスを合理化し、定量的データの収集と分析に関わる研究者や専門家にとって貴重なツールを提供します。