計算每行值之間的百分比一致性

Question

我正在嘗試計算兩個評分者和多個科目之間的類內相關性。 但是，我也希望能夠確定每個主題的評分者的一致性，以便我可以確定哪些方面的一致性高/一致性低，以及可能導致分數上升/下降的因素。

我知道我無法計算兩個評分者對一個主題的 icc，但找到每一行（主題）上的值之間的百分比一致性將為我提供特定信息。

注意：數值是連續整數，不是因數

我的數據目前看起來像：

subject  rater1  rater2
1        val1    val2
2        val3    val4
3        val5    val6
4        val7    val8

我想改變按行計算百分比協議的另一列“協議”。 所以，它基本上看起來像這樣：

subject  rater1  rater2  agreement
1        val1    val2    agreement_val1 %
2        val3    val4    agreement_val2 %
3        val5    val6    agreement_val3 %
4        val7    val8    agreement_val4 %

我知道我會用它來變異：

df %>% mutate(agreement = ???)

我只是想弄清楚計算以及它如何適用於每行/觀察/主題。 謝謝大家

編輯：我本質上想每行使用諸如greet() 函數之類的東西。

這不起作用，但這種性質的東西：

df %>% mutate(agreement = agree(each row))

Answer 1

library(psych)

ratings <- data.table(
  rater1 = c(3,3,3,4),
  rater2 = c(3,6,4,6),
  rater3 = c(2,1,4,4)
)

ICC(ratings)

# Call: ICC(x = ratings)
# 
# Intraclass correlation coefficients 
#                          type          ICC   F df1 df2    p lower bound upper bound
# Single_raters_absolute   ICC1 -0.000000045 1.0   3   8 0.44       -0.34        0.72
# Single_random_raters     ICC2  0.107142840 1.6   3   6 0.29       -0.15        0.73
# Single_fixed_raters      ICC3  0.157894727 1.6   3   6 0.29       -0.29        0.81
# Average_raters_absolute ICC1k -0.000000136 1.0   3   8 0.44       -3.07        0.89
# Average_random_raters   ICC2k  0.264705847 1.6   3   6 0.29       -0.66        0.89
# Average_fixed_raters    ICC3k  0.359999984 1.6   3   6 0.29       -2.04        0.93
# 
#  Number of subjects = 4     Number of Judges =  3