Иллюстрированный самоучитель по SPSS 10/11

Внутриклассовый коэффициент корреляции

Внутриклассовый коэффициент корреляции (Intraclass Correlation Coefficient (ICC)) со значениями, находящимися в диапазоне между -1 и +1, применяется в качестве меры связанности в том случае, когда согласованность двух признаков должна быть проверена не так, как при расчете рассмотренных выше корреляционных коэффициентов, относительно ее общей направленности ("чем больше одна переменная, тем больше вторая"), а также и относительно средних уровней обеих переменных. Таким образом, расчет ICC считается уместным только тогда, когда обе переменные имеют приблизительно одинаковый уровень значений. Подобная ситуация вероятнее всего возникнет в случае, когда одной и той же величине дается двоякая оценка.

ICC играет также важную роль при анализе достоверности (гл. 21), где он применяется в качестве меры достоверности. При его расчете используется более двух переменных, называемых в данном случае объектами. В связи с этим расчет ICC в SPSS производится в рамках анализа достоверности.

Рассмотрим расчет ICC на данных одного типичного примера.

• Откройте файл Alter.sav.

В файле находятся три переменные: a, agesch и agesch10. Переменной а обозначен фактический возраст респондентов, agesch – возраст по оценке со стороны. Переменная agesch10 соответствует возрасту по оценке со стороны минус 10 лет.

Если Вы произведете расчет корреляционных коэффициентов Пирсона (см. гл. 15.1) для переменных а и agesch, то получите значение г = 0.944. Такое же значение Вы получите при расчете корреляции между переменными а и agesch2, так как соотношение между обоими переменными не изменилось.

Определим теперь ICC.

• Выберите в меню Analyze… (Анализ) › Scale… (Масштабировать) › Reliability Analysis… (Анализ пригодности)
• Перенесите обе переменные а и agesch в список объектов.
• Через кнопку Statistics… (Статистика), активируйте опцию Intraclass Correlation Coefficient (Корреляционный коэффициент внутри классов).
• В качестве модели выберите One-Way Random (Однократно, случайно), которая соответствует традиционному расчету ICC.
• Оставьте предварительно установленный 95% доверительный интервал и подтвердите нажатием Continue (Далее) и ОК.

В окне просмотра появятся следующие результаты:

Результаты обычного расчета ICC Вы найдете под заголовком "Single Measure Intraclass Correlation". Вы получите значение ICC = 0.9367, которое с 95%-м доверительным интервалом принадлежит к диапазону от 0.9156 до 0.9526. Это значение весьма близко к корреляционным коэффициентам Пирсона.

• Повторите теперь расчет для переменных а и agesch10.

В последней переменной из сторонней оценки возраста вычитается постоянная величина. Так как обе переменные теперь имеют различные уровни, то ICC теперь показывает заметно более низкое значение: ICC = 0.6957.

Еще одним типичным случаем для применения расчета ICC является определение связей между фактическим весом и весом по оценке со стороны или фактическим и оценочным ростом.