Cómo se usa
- Organiza los datos con una fila por sujeto y una columna por evaluador. Las filas se separan con punto y coma:
9 2 5 8; 6 1 3 2; …. - Elige el tipo de CCI que corresponde a tu diseño.
- Lee el CCI, su nivel de fiabilidad y la prueba F; los seis tipos se muestran para comparar.
Fórmulas
Un ANOVA de dos vías de la tabla n × k da los cuadrados medios entre sujetos MSR, entre evaluadores MSC, del error MSE y dentro de los sujetos MSW = (SC_evaluadores + SC_error)/(n(k − 1)). Después (Shrout y Fleiss, 1979):
- ICC(1,1) = (MSR − MSW) / (MSR + (k − 1)MSW);
- ICC(2,1) = (MSR − MSE) / (MSR + (k − 1)MSE + k(MSC − MSE)/n);
- ICC(3,1) = (MSR − MSE) / (MSR + (k − 1)MSE);
- ICC(1,k) = (MSR − MSW)/MSR, ICC(2,k) = (MSR − MSE)/(MSR + (MSC − MSE)/n), ICC(3,k) = (MSR − MSE)/MSR.
La prueba F es MSR/MSW para los tipos de una vía y MSR/MSE para los de dos vías.
Ejemplo resuelto
El ejemplo clásico de Shrout y Fleiss: 6 sujetos y 4 evaluadores, 9 2 5 8; 6 1 3 2; 8 4 6 8; 7 1 2 6; 10 5 6 9; 6 2 4 7. Los cuadrados medios son MSR = 11,2417, MSC = 32,4861, MSE = 1,01944 y MSW = 6,26389. De ahí:
- ICC(1,1) = 0,165742, ICC(2,1) = 0,289764, ICC(3,1) = 0,714841;
- ICC(1,4) = 0,442797, ICC(2,4) = 0,620051, ICC(3,4) = 0,909316.
Los evaluadores ordenan a los sujetos de forma consistente (ICC(3,1) = 0,71), pero difieren mucho en el nivel de sus puntuaciones, así que el ICC(2,1) de acuerdo absoluto es mucho menor. F(5, 15) = 11,0272, p = 0,0001346.
Consejos y errores frecuentes
- Las filas son sujetos y las columnas evaluadores, no al revés.
- Indica siempre el modelo, el tipo (acuerdo o consistencia) y si son medidas individuales o promediadas: como muestra el ejemplo, los seis valores pueden ser muy distintos.
- No se admiten huecos: cada sujeto necesita una puntuación de cada evaluador.