組內相關係數 (Intraclass correlation coefficient; ICC)

套路38: 組內相關係數 (Intraclass correlation coefficient; ICC)

1. 使用時機: 組內相關係數是一個統計量(statistic)，用來描述同一組中的單位相互之間的相似程度。
2. 分析類型: 母數分析(parametric analysis)。直接使用資料數值算統計叫parametric方法，把資料排序之後用排序的名次算統計叫non-parametric方法。
3. 範例資料: 某研究測量七組雙胞胎體重(kg)，資料如下：
組別
1
2
3
4
5
6
7
雙胞胎1
70.4
68.2
77.3
61.2
72.3
74.1
71.1
雙胞胎2
71.3
67.4
75.2
66.7
74.2
72.9
69.5
4. 使用R計算組內相關係數:
第一步: 安裝irr程式套件。
第二步: 呼叫irr程式套件備用。
  library(irr)
第三步: 輸入建立資料。
  twin1 <- c(70.4, 68.2, 77.3, 61.2, 72.3, 74.1, 71.1)
  twin2 <- c(71.3, 67.4, 75.2, 66.7, 74.2, 72.9, 69.5)
  m <- matrix(rbind(twin1, twin2), nrow = 7, byrow = TRUE)
  # 利用rbind函數合併twin1及twin2兩組vector，再利用matrix函數將資料轉成7 x 2的矩陣放到變數m中。結果如下:
      [,1] [,2]
[1,] 70.4 71.3
[2,] 68.2 67.4
[3,] 77.3 75.2
[4,] 61.2 66.7
[5,] 72.3 74.2
[6,] 74.1 72.9
[7,] 71.1 69.5
第四步: 使用irr套件的icc函數代入m計算組內相關係數及p值。
  icc(m, model = "oneway", type = "consistency", unit = "single", r0 = 0, conf.level = 0.95)
  # model = "oneway"本例資料利用oneway的方法。
第五步: 判讀計算結果。
    Single Score Intraclass Correlation
     Model: oneway
     Type : consistency
     Subjects = 7
       Raters = 2
       ICC(1) = 0.827  # 組內相關係數rI = 0.827
F-Test, H0: r0 = 0 ; H1: r0 > 0
       F(6,7) = 10.6 , p = 0.00325
 95%-Confidence Interval for ICC Population Values:
    0.348 < ICC < 0.967
  # 如計算結果p < 0.05，虛無假設(H0: ρI = 0)不成立，兩組資料有組內相關。
  # 如計算結果p > 0.05，虛無假設(H0: ρI = 0)成立，兩組資料無組內相關。

來勁了嗎? 想知道更多?? 補充資料(連結):
1. 關於correlation coefficient (https://en.wikipedia.org/wiki/Correlation_coefficient)
2. 組內相關係數計算公式 (https://en.wikipedia.org/wiki/Intraclass_correlation)
3. 關於R基礎，R繪圖及統計快速入門:
   a. R Tutorial: https://www.tutorialspoint.com/r/index.htm
   b. Cookbook for R: http://www.cookbook-r.com/
   c. Quick-R: https://www.statmethods.net/
   d. Statistical tools for high-throughput data analysis (STHDA): http://www.sthda.com/english/
e. The Handbook of Biological Statistics: http://www.biostathandbook.com/
f. An R Companion for the Handbook of Biological Statistics: http://rcompanion.org/rcompanion/index.html
4. Zar, JH. 2010. Biostatistical Analysis, Fifth Edition, Pearson.

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

統計不球人 目錄 (Table of Contents)

用 R 做生醫資料科學   (Biomedical Data Science using R) 如何選擇統計方法 1 如何選擇統計方法  2 ***************************   第一段 : 起手式   ****************************** 套路 0: 安裝 R 不球人 套路 1: R 算統計不球人 ， 使用 R 函數 套路 2: 使用 ggplot2 繪圖 (Graphics using ggplot2) 套路 3: 敘述性統計 (Descriptive Statistics) 套路 4: 如何檢查資料是否接近常態分布 (Check Normality using R) 套路 5: 機率分布 (Probability Distributions) ***************************   第二段 : 比較平均值、中數   *************************** 套路 6: 單一樣本 Z 檢定 (One-Sample Z test) 套路 7: 單一樣本 t 檢定 (One-Sample t test) 套路 8: 單一樣本 Wilcoxon signed-rank 檢定 ( One-Sample Wilcoxon signed-rank test ， non-parametric ) 套路 9: 單一樣本符號檢定 (One Sample Sign test) 套路 10: 兩組獨立樣本 Z 檢定 (Two-Sample Z Test) 套路 11: 兩組變異數相同獨立樣本 t 檢定 ( t Test for Two-Samples with Equal Variances) 套路 12: 兩組變異數不同樣本 t 檢定 ( t Test for Two-Samples with Unequal Variances ， Welch Two Sample t test) 套路 13: 成對樣本 t 檢定 (Paired Sample t test) 套路 14: 兩組獨立樣本曼恩 - 惠尼 U 檢定 (...
閱讀完整內容

如何選擇統計方法 1

如何選擇統計方法 1 第一步 : 選擇統計方法可 依照統計方法用途的分類 來選擇統計方法 。 第二步 : 要了解確認統計方法的用途可看他的虛無假設 (Null hypothesis) H 0 。 以下為統計方法用途分類及本站網頁聯結 。 類別 1. 對資料進行基本分析 ， 以了解資料的大概情況 (summary) ， 例如平均值 、 中位數 、 四分位數 、 有無離群值 (outlier) 及是否為常態分布等 … 敘述性統計 (Descriptive Statistics) 如何檢查資料是否接近常態分布 (Normality Test using R) 類別 2. 比較平均值 (mean) 或中位數 (median) 2.1. 單一樣本 ( 與期望值或特定值相比 ) 單一樣本 Z 檢定 (One-Sample Z test) 單一樣本 t 檢定 (One-Sample t test) 單一樣本 Wilcoxon signed-rank 檢定 ( One-Sample Wilcoxon signed-rank test) 單一樣本符號檢定 (One Sample Sign test) 2.2. 兩組獨立樣本 ( 兩組獨立樣本相比 ) 兩組獨立樣本 Z 檢定 (Two-Sample Z Test) 兩組變異數相同樣本 t 檢定 (t Test for Two-Samples with Equal Variances) 兩組變異數不同樣本 t 檢定 (t Test for Two-Samples with Unequal Variances ， Welch Two Sample t-test) 兩組獨立樣本曼恩 - 惠尼 U 檢定 (Two-Sample Mann-Whitney U Test) 比較兩組獨立次序資料 (Two-Sample Test for Ordinal Data) 兩組獨立樣本 Mood's 中位數檢定 (Two-Sample Mood's Median Test) 2.3. 兩組成對樣本 ( 兩組成對樣本相比 ) 成對樣本 t 檢定 (Pai...
閱讀完整內容

單因子多樣本中位數差異檢定 (Kruskal-Wallis test)

圖片
套路 21: 單因子多樣本中位數差異檢定 (Kruskal-Wallis test) 變異數分析適用連續資料之差異分析，若自變項有一個，就是單因子變異數分析。 多樣本中位數差異檢定是對應 單因子變異數分析的無母數分析方法。當數據不符合單因子變異數分析的前提假設 ( 相同變異數，數據為常態分布 ) 時，可選擇 多樣本中位數差異檢定來做為替代分析方法 。 ** 注意 ** ” 比較變異數 ” (comparing variances) 和 ” 變異數分析 ” (analysis of variance) 不同。變異數分析是多組資料比較平均值或中位數。統計假設檢定檢定什麼 ? 看 H 0 。例如多組獨立樣本假設檢定 H 0 : k 組樣本中位數相同， H A : 至少有一組中位數不同 ， 是檢定多組資料的中位數是否相同。假設相等時為雙尾 (two-tailed test) 檢定。 1. 使用時機 : 用於比較多組樣本中位數 (median) 。 2. 分析類型 : 無母數分析 (non-parametric analysis) 。 直接使用資料數值算統計叫 parametric 方法，把資料排序之後用排序的名次算統計叫 non-parametric 方法。 3. 假設前提 : 無。 4. 範例資料 : 咪路調查餵食不同飼料的肉雞體重 (g) ， 資料如下： 飼料 1 飼料 2 飼料 3 飼料 4 61.8 78.8 70.5 60.3 65.1 79.5 72.6 63.8 61.7 76.0 71.7 64.1 63.3 73.4 72.0 61.4 77.3 71.1 60.9 不同飼料是否效果不同 ? H 0 : 餵食不同飼料的肉雞體重 ( 中位數 ) 相同。 H A : 餵食不同飼料的肉雞體重 ...
閱讀完整內容