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关于icc（1）和icc（2）的一些疑问，请罗老师指点

蛋羹

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电梯直达

楼主

发表于 2014-8-2 16:06:26 |只看该作者 |倒序浏览

在撰写我的毕业论文，做跨层次分析的时候发现一些问题特地上来向老师您请教的。文章数据基本收集齐了，用的是二手数据，时间作为第一层次，公司作为第二层次，行业作为第三层次进行分析。因为使用的是二手数据，二层的数据基本都来自第一层数据聚合。看了一些文献资料，发现需要做rwg和icc（1）与icc（2）。请教罗老师:
1.关于rwg是否是必须的？rwg是组内一致性检测，如果有了icc（1）是否可以不需要rwg？另我们的数据来源不是来自量表，rwg公式里期望方差是假设均匀分布下得到的方差对我们不适用，加入我们需要做rwg的话，有什么方法可以解决？
2.icc是否是具有两层意义？（1）对因变量做icc，检测是否需要使用跨层次模型。假如我使用hlm零模型，检测出因变量第一层和第二层显著，第三层不显著，是否意味着无需考虑第三层的解释变量？只需要用二层模型就可以了？（2）因为我的第二层公司层面的数据来自第一层数据进行聚合，而这时候icc的意义是否就是证明我有理由将第一层数据聚合到第二层？
3.关于icc计算，我看了陈晓萍徐淑英老师写的组织与管理研究的实证方法里面icc（1）=组间方差/（组间方差+组内方差），是不是使用hlm软件对方差进行分解后得出的方差成分计算出来的？与您使用spss计算icc（1）=（msb-msw）/(msb+(k-1)msw),是否具有较大区别?
问题比较多也比较琐碎，但却是是做研究碰到的一些问题，烦请老师解惑。

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Kenneth

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沙发

发表于 2014-8-3 03:22:32 |只看该作者

蛋美，本来 RWG 与 ICC 同样需要。不过，现在很多评委都不喜欢 RWG（因为要求过低），因此只有ICC 问题也不大。
（2）ICC（1）的公式是（msb-msw）/(msb+(k-1)msw)，我不知道组间方差/（组间方差+组内方差）从何而来？不过，还要看ICC（2）啊。

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蛋羹

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发表于 2014-8-3 15:02:15 |只看该作者

谢谢老师的及时回复。陈晓萍徐淑英老师主编的《组织与管理研究的实证方法》第十七章多层次理论模型的建立及研究方法P451页里面有公式组内相关（1）即ICC（1）=组间方差/（组间方差+组内方差）这里的组间、组内方差正是由HLM分析直接得到的。同时，Paul D. Bliese（2002）的Multilevel Random Coefficient Modeling in Organizational Research Examples Using SAS and S-PLUS这一文章里也有提到，P420是这样说的The unconditional means model provides between-group and within-group variance estimates in the form of A and B respectively. As with the ANOVA model, it is often valuable to determine how much of the total variance is between-group variance. This can be accomplished by calculating the Intraclass Correlation Coefficient (ICC) using the formula: ICC＝A/(A+B) (see Bryk & Raudenbush, 1992; Kreft & de Leeuw, 1998). The ICC is equivalent to Bartko's (1976) ICC(l) formula and to Shrout and Fleiss's ICC(1,1) formula (see Bliese, 2000b). Both of these latter two ICC measures are estimated from one-way random-effects ANOVA models. Note that the estimates of within-group and between group variance from the random coefficient model will be nearly identical to those from the AN OVA model as long as restricted maximum likelihood estimation (REML) is used in the random coefficient modeling (this is the default in most programs). If full maximum likelihood is used, the variance estimates may differ somewhat from the AN OVA estimates, particularly if sample sizes are small. All programs allow a choice between the two options.（注：限于此平台的不足，组间、组内方差分别用A、B代替）。另外，ICC（1）和ICC（2）一般来说比较小就可以了，可我们的分析结果普遍偏大，在0.7－0.9范围内，不知道这是不是个好的结果呢？还是其他什么原因呢？请老师解惑！再次感谢老师！

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Kenneth

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地板

发表于 2014-8-4 03:11:41 |只看该作者

他说 nearly identical to those from the AN OVA model as long as restricted maximum likelihood estimation (REML) is used in the random coefficient modeling。
第一，nearly identical
第二，if REML is used
We have a clear formula of ICC(1), why bother about A/(A+B)??
第二，你到底想做什么研究？ ICC(1) 与 ICC(2) 都是大一点好的。为什么你说 “一般来说比较小就可以了”？？

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