SPSS分析技术：10种组内相关系数(ICC)的原理及运用(承接上篇文章)

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因为McGraw和Wong引入的考虑因素为分母是否需要考虑列变量的因子，所以很明显只有模型2和模型3对应的ICC系数才需要考虑，上方标红的即为扩展的ICC系数，C代表相对一致性，A代表绝对一致性。

以上这两篇参考论文，草堂君已经分享到QQ群 (群号： 577312904或134373751) 中，有兴趣阅读原文的，可以前往下载。文献信息如下所示：

• Intraclass Correlation: Uses in AssessingRater Reliability, Shout and Fleiss, 1976

• Forming Inferences About Some IntraclassCorrelation Coefficients, McGraw and Wong, 1996

案例分析

沿用上篇文章的案例和数据，使用SPSS软件计算上面提到的这10中ICC系数： 现在有一份4个打分者对6个问卷测量题项的打分数据，需要分析这4个打分者的打分情况是否具有足够的一致性（相似性），这在实际工作和生活中非常重要，例如，裁判打分的标准需要一致，如果裁判受外界因素干扰，打分标准不一致，那么打分的结果就不可信了。

需要注意上篇文章先进行方差分析，然后根据定义计算出ICC系数，所以数据需要整理成方差分析的形式，下图是上篇文章的SPSS数据格式：

本篇文章，需要使用SPSS自带的ICC系数菜单进行计算，所以数据需要整理成新的格式。 因为我们要分析的是4个打分者的打分之间是否又一致性，所以数据应该整理成下图所示：

分析过程

1、选择菜单【分析】-【标度】-【可靠性分析】，在跳出的菜单中进行如下操作，将4个评价者数据选入右边的【项】框中，然后点击【统计】按钮，在统计页面将【同类相关系数】选中，然后在模型下拉菜单中，有单项随机，双向随机，双向混合，分别对应的就是前面介绍的ICC系数的三种模型，右边的类型可以选择一致性和绝对一致性，通过这两个下拉菜单的组合，就可以输出前面列出的10中ICC系数。

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