Koeffisienten av variasjon (CV) og Intraklassekorrelasjonskoeffisient (ICC) er begge viktige statistiske mål som brukes i til å vurdere variasjonen og påliteligheten av data

​

​

På denne siden finner du enkle forklaringer av hva CV og ICC er og hvordan de brukes. Lenger nede finner du forklaringer på hvordan du selv kan regne ut CV og ICC. Under Kalkulatorer finner du også en online CV-kalkulator hvor du kan lime inn dine egne data.

​​

​

​

​

​

​

​

 

​

CV, eller koeffisienten av variasjon, er et mål på relativ variabilitet og uttrykker standardavviket som en prosentandel av gjennomsnittet. Dette målet er spesielt nyttig for å sammenligne variabiliteten mellom datasett med ulike måleenheter eller gjennomsnittsverdier. CV brukes også ofte for å vurdere hvor nøyaktig en test er dersom man har gjennomført testen flere ganger og forventer lignende resultat. CV beregnes ved å dele standardavviket (σ) på gjennomsnittet (μ) og deretter gange resultatet med 100 for å uttrykke det som en prosent. Man kan gjengi utfallet av en CV-utregning som % variasjon i målinger.

​

CV = (σ / μ) × 100

​

CV tillater forskere å sammenligne variabiliteten av to eller flere datasett direkte, selv når dataene måles i ulike skalaer. Ved å uttrykke resultatet som en prosent, gir CV en standardisert måte å vurdere spredningen av dataene på, noe som er spesielt nyttig i kvalitetskontroll og risikovurdering. På denne siden kan du få hjelpt til å beregne CV for dine data.

​

​

 

ICC, eller Intraklassekorrelasjonskoeffisient, er et mål på hvor pålitelig vurderinger eller målinger er når de utføres av forskjellige observatører (inter-rater reliability) eller av samme observatør over tid (intra-rater reliability). ICC er et viktig verktøy i studier hvor konsistens av målingene over tid eller på tvers av ulike vurderere er sentralt for å oppnå pålitelige resultater. ICC kan beregnes på flere måter, avhengig av designet av studien og antagelsene som er gjort (f.eks. om ratere er tilfeldig valgt, om det er enighet om absolutte målinger eller kun rangeringer). En vanlig form for ICC for en toveis mixed-effekt modell, hvor målingene anses som faste effekter. Man benytter gjennomsnittskvadratsummen mellom (MSmellom) og innad subjekter (MSinnad) og antall målinger (ratings) per subjekt (k).

​

​

​

​

​

​

​

​

 

​

​

ICC hjelper oss å vurdere pålitelighet av målinger, noe som er avgjørende i klinisk forskning og andre felt hvor beslutninger ofte er basert på målte verdier. Dette målet kan også hjelpe oss å identifisere behov for forbedringer i målingsinstrumenter eller prosedyrer for å sikre at datainnsamlingen er så nøyaktig og konsistent som mulig. ICC vil alltid være mellom 0 og 1, og høyre resultater betyr bedre reliabilitet.

 

 

 

Både CV og ICC spiller viktige roller i statistisk analyse ved å tilby metoder for å vurdere og sammenligne variabilitet og pålitelighet i data. CV gir en måte å standardisere og sammenligne variabiliteten av datasett, noe som er nyttig i mange forskjellige kontekster. ICC tilbyr et rammeverk for å vurdere konsistensen av vurderinger eller målinger, noe som er viktig for å sikre påliteligheten av forskningsfunn. Sammen hjelper disse målene forskere med å vurdere data og resultater mest mulig nøyaktig og kritisk.