Cómo calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel

Si eres alguien que trabaja con datos y análisis estadísticos, es muy probable que hayas escuchado sobre el coeficiente de correlación intraclase (CCI). Esta poderosa herramienta te permite medir la consistencia y la fiabilidad de tus mediciones, lo cual es crucial para asegurar resultados precisos y confiables en tus investigaciones. Afortunadamente, Excel ofrece una forma sencilla de calcular este coeficiente, y en este artículo te mostraremos paso a paso cómo hacerlo. No importa si eres nuevo en el mundo de la estadística o si ya tienes experiencia, esta guía te ayudará a dominar esta técnica y llevar tus análisis al siguiente nivel. ¡Sigue leyendo para descubrir cómo calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel!


Se utiliza un coeficiente de correlación intraclase (ICC) para determinar si los elementos (o sujetos) pueden ser calificados de manera confiable por diferentes evaluadores.

El valor de un ICC puede variar de 0 a 1, donde 0 indica que no hay confiabilidad entre los evaluadores y 1 indica confiabilidad perfecta.

Este tutorial proporciona un ejemplo paso a paso de cómo calcular ICC en Excel.

Paso 1: crear los datos

Supongamos que se pidiera a cuatro jueces diferentes que calificaran la calidad de 10 exámenes de ingreso a la universidad diferentes. Los resultados se muestran a continuación:

Cómo calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel

Paso 2: Ajustar un ANOVA

Para calcular el ICC para estas calificaciones, primero debemos ajustar un Anova: dos factores sin replicación.

Para hacerlo, resalte las celdas A1:E11 de la siguiente manera:

Cómo calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel

Para hacerlo, haga clic en el Datos pestaña a lo largo de la cinta superior y luego haga clic en el Análisis de los datos opción bajo el Análisis grupo:

Cómo calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel

Si no ve esta opción disponible, primero debe cargar el paquete de herramientas de análisis.

En el menú desplegable que aparece, haga clic en Anova: dos factores sin replicación y luego haga clic DE ACUERDO. En la nueva ventana que aparece, complete la siguiente información y luego haga clic en DE ACUERDO:

Cómo calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel

Aparecerán los siguientes resultados:

Cómo calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel

Paso 3: Calcular el coeficiente de correlación intraclase

Podemos utilizar la siguiente fórmula para calcular el ICC entre los evaluadores:

Cómo calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel

El coeficiente de correlación intraclase (ICC) resulta ser 0,782.

A continuación se explica cómo interpretar el valor de un coeficiente de correlación intraclase, según Koo y Li:

  • Menos de 0,50: Poca confiabilidad
  • Entre 0,5 y 0,75: Fiabilidad moderada
  • Entre 0,75 y 0,9: Buena confiabilidad
  • Mayor que 0,9: Excelente confiabilidad

Por lo tanto, concluiríamos que una CPI de 0,782 indica que los exámenes pueden ser calificados con «buena» confiabilidad por diferentes evaluadores.

Una nota sobre el cálculo del ICC

Hay varias versiones diferentes de un ICC que se pueden calcular, dependiendo de los tres factores siguientes:

  • Modelo: Efectos aleatorios unidireccionales, efectos aleatorios bidireccionales o efectos mixtos bidireccionales
  • Tipo de relación: Consistencia o Acuerdo Absoluto
  • Unidad: Evaluador único o la media de evaluadores

En el ejemplo anterior, el ICC que calculamos utilizó los siguientes supuestos:

  • Modelo: Efectos aleatorios bidireccionales
  • Tipo de relación: Acuerdo absoluto
  • Unidad: Calificador único

Para obtener una explicación detallada de estos supuestos, consulte este artículo.

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Preguntas frecuentes sobre el coeficiente de correlación intraclase en Excel

Preguntas frecuentes sobre el coeficiente de correlación intraclase en Excel

¿Qué es el coeficiente de correlación intraclase?

El coeficiente de correlación intraclase (ICC, por sus siglas en inglés) es una medida utilizada para evaluar la concordancia o acuerdo entre dos o más observadores o medidas. Este coeficiente es ampliamente utilizado en estudios de investigación, especialmente en aquellos que involucran mediciones repetidas o métodos de evaluación subjetivos.

¿Cómo se calcula el coeficiente de correlación intraclase en Excel?

El cálculo del coeficiente de correlación intraclase en Excel puede llevarse a cabo utilizando la función «ANOVAs de un factor» y sus respectivas fórmulas. Aunque el proceso puede ser algo complejo, hay varios tutoriales y recursos disponibles en línea que pueden guiarlo paso a paso en el proceso de cálculo. A continuación, se presentan algunos enlaces útiles:

  1. Tutorial de cálculo del coeficiente de correlación intraclase en Excel
  2. Ejemplo práctico de cálculo del ICC en Excel
  3. Herramientas y plantillas para calcular el coeficiente de correlación intraclase en Excel

¿Qué interpretación tienen los valores del coeficiente de correlación intraclase?

Los valores del coeficiente de correlación intraclase oscilan entre 0 y 1, donde:

  • Un valor cercano a 0 indica una concordancia deficiente entre las medidas o evaluaciones.
  • Un valor entre 0.01 y 0.20 indica una concordancia mínima.
  • Un valor entre 0.21 y 0.40 indica una concordancia regular.
  • Un valor entre 0.41 y 0.60 indica una concordancia moderada.
  • Un valor entre 0.61 y 0.80 indica una concordancia sustancial.
  • Un valor entre 0.81 y 1 indica una concordancia excelente.

Es importante tener en cuenta que la interpretación de los resultados del ICC puede variar según el contexto del estudio y la disciplina científica.

¿Qué otros métodos se utilizan para evaluar la concordancia?

Además del coeficiente de correlación intraclase, existen otros métodos utilizados para evaluar la concordancia entre observadores o medidas, como el coeficiente de correlación de Pearson, el coeficiente de concordancia de Kappa y el coeficiente de correlación de Spearman. Estos métodos pueden aplicarse en diferentes situaciones y proporcionar información complementaria sobre la concordancia de las mediciones.

Esperamos que estas preguntas frecuentes hayan aclarado algunas dudas sobre el coeficiente de correlación intraclase en Excel. Si tiene más preguntas o necesita información adicional, no dude en consultar las fuentes de referencia mencionadas anteriormente.


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