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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 Saisir les données

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).

Mode d'emploi et méthodologie

Qu'est-ce que l'ICC et quand l'utiliser ?

Le coefficient de corrélation intraclasse (ICC) quantifie l'accord ou la fidélité de mesures quantitatives entre évaluateurs/répétitions. Utilisez-le pour la fidélité test-retest, inter-évaluateur ou intra-évaluateur de mesures continues — pas pour des catégories (là : Kappa/AC1).

ICC(2,1) ou ICC(2,k) ?

ICC(2,1) = fidélité d'une seule mesure ; ICC(2,k) = fidélité de la moyenne de k mesures. Si en pratique vous ne prenez qu'une mesure, rapportez ICC(2,1) ; si vous moyennez plusieurs essais, ICC(2,k) est plus pertinent et en général plus élevé.

Quelle valeur d'ICC est bonne ?

Repères courants (Cicchetti/Koo) : <0,40 médiocre, 0,40–0,59 passable, 0,60–0,74 bon, ≥0,75 excellent. Pour des décisions individuelles, on vise souvent ≥0,90. Rapportez aussi l'IC 95 %.

Comment préparer les données ?

Un sujet par ligne, une colonne par évaluateur/répétition (nombres). Toutes les colonnes doivent avoir le même nombre de lignes ; les valeurs manquantes doivent être gérées avant (exclusion de la ligne ou imputation selon votre protocole).