<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bonjour. Je suis en train de calculer la corrélation intraclasse pour estimer la fiabilité interjuges pour certaines variables continues. J'ai deux examinateurs qui codait le nombre de différents types de commentaires dans 20 des mêmes documents d'enquête. Sous l'analyse des systèmes de mesure (JMP 11.0.0 Mac), je suis entré dans la variable continue (nombre de commentaires) en Y, Réponse. J'ai placé sous X Nom du réviseur, regroupement et j'ai placé l'enquête Nombre vertu de la partie, ID de l'échantillon.
Lorsque je clique sur « OK » je reçois un message disant: « Pas assez de données pour calculer le processus écart-type. La désactivation des options qui nécessitent une déviation standard » et quand je vérifie les résultats EMP, je vois une ICC (pas de biais) de 1, ICC (avec polarisation) de 0,9958 et ICC (avec polarisation et interactions) de 0,8539. Je ne peux pas comprendre pourquoi la première valeur ICC serait 1. La seule chose que j'ai inférée, c'est que peut-être qu'ICC me dit en fait que la fiabilité intraraterale est importante, et que chaque évaluateur n'a examiné que chaque article une fois, il n'y a aucune différence dans la manière dont chaque évaluateur a codé chaque article. D'après ce que je lis, cependant, je ne vois rien qui expliquait explicitement la première valeur de la CPI comme strictement une valeur intrarater / intraoperator.
Merci pour des conseils sur la façon d'interpréter ces chiffres et, le cas échéant, convient à ma question de la fiabilité interjuges!
Salut jsjmp,
Permettez-moi de développer un peu sur ce que Peter.Bartell a dit. corrélation intraclasse pour la fiabilité interjuge est un sujet délicat - il existe plusieurs modèles différents, en fonction des hypothèses que vous êtes prêt à faire. La référence principale est celle de Shrout et Fliess (1979) - Corrélations intraclasse: utilisations pour évaluer le taux ... [Psychol Bull. 1979] - PubMed - NCBI .
L'idée de base est de construire un modèle ANOVA approprié dans la plate-forme Fit Model, avec fixes et / ou des effets aléatoires selon les besoins. Sur la base des informations fournies, il semble que vous voulez probablement des commentaires N comme Y, et les juges et les papiers aussi bien modélisés comme des effets aléatoires. Le coefficient de corrélation intraclasse est facilement calculé à partir des composantes de la variance générées.
Étant donné que chaque critique évalué chaque papier qu'une seule fois, la plate-forme MSA est probablement pas le meilleur endroit pour essayer d'évaluer la concordance entre les examinateurs. Je suggère d'utiliser la plate-forme multivariée et de faire une comparaison par paires sur « code » de chaque article. Peut-être en utilisant le tau de Kendall comme une mesure d'association pour les deux examinateurs dans le point chaud non paramétrique?
