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ICC — Intraclass Correlation Calculator

Assesses the agreement between different raters (or repeated measurements by one rater) — the standard method for observer-agreement analysis in quantitative imaging research. Uses a two-way random-effects, absolute-agreement model and reports ICC(2,1) (single measurement) and ICC(2,k) (mean of k) with 95% CIs.

① Introducir datos

Each row = one subject (e.g. one patient / one measured target); each column = one rater. You can paste directly from Excel (tab, comma or space separated).

Cómo usarla y metodología

¿Qué es el ICC y cuándo usarlo?

El coeficiente de correlación intraclase (ICC) evalúa la concordancia y la reproducibilidad de mediciones del mismo objeto por distintos evaluadores (o repeticiones de uno). En investigación de imagen se reporta a menudo para la concordancia interobservador de un índice (p. ej. valor ADC de lesión, diámetro) entre dos médicos.

¿ICC(2,1) o ICC(2,k)?

ICC(2,1) refleja la fiabilidad de una sola medida — la reproducibilidad de un médico midiendo una vez, el valor que más se informa. ICC(2,k) refleja la fiabilidad de la media de k evaluadores, que se informa cuando el resultado final es un promedio de varios. Ambos usan un modelo de efectos aleatorios de dos vías con acuerdo absoluto.

¿Qué valor de ICC es bueno?

Según el estándar de Koo & Li (2016): <0,5 pobre, 0,5–0,75 moderado, 0,75–0,9 bueno, >0,9 excelente. Los estudios de imagen cuantitativa suelen esperar ICC >0,75. Informe siempre el intervalo de confianza al 95 %, no solo la estimación puntual.

¿Cómo preparar los datos?

Cada fila es un sujeto (p. ej. una lesión o paciente); cada columna es un evaluador. Puede copiar un rango de Excel y pegarlo (separado por tab, coma o espacio). Se necesitan al menos 2 evaluadores y varios sujetos.