Calculadora gratuita del coeficiente de correlación intraclase (ICC): pega tu matriz de datos (filas = sujetos, columnas = jueces o mediciones), responde dos preguntas en lenguaje llano y obtén las seis formas de McGraw y Wong (1996) — ICC(1,1), ICC(1,k), ICC(2,1), ICC(2,k), ICC(3,1) e ICC(3,k) — con IC 95%, la tabla ANOVA intermedia, la interpretación de Koo y Li (2016) y la frase APA 7 o Vancouver lista para pegar en el manuscrito.
Ejemplo resuelto: 2 fisioterapeutas miden la flexión de rodilla de 15 pacientes con goniómetro; ICC(2,1) de acuerdo absoluto = .896, IC 95% [.723, .964], F(14, 14) = 19.51, p < .001: fiabilidad buena según Koo y Li.
¿Qué modelo de ICC elijo? Si los mismos jueces puntúan a todos los sujetos y son una muestra de posibles jueces, ICC(2, acuerdo absoluto); si son los únicos jueces que interesan, ICC(3, consistencia); si cada sujeto tiene jueces distintos, ICC(1). ¿Qué valor es aceptable? Por debajo de .50 fiabilidad pobre, de .50 a .75 moderada, de .75 a .90 buena y por encima de .90 excelente (Koo y Li, 2016), interpretando siempre con el intervalo de confianza.
Coeficiente de correlación intraclase para fiabilidad entre observadores o test-retest: las seis formas de McGraw y Wong con IC 95% y la frase APA 7.
Si la usas en tu tesis o en un artículo, cítala: así quien lea tu Método sabe con qué se hizo el cálculo.
Ciudad-Fernández, V. (2026). Calculadora de coeficiente de correlación intraclase (ICC) [Aplicación web]. Ciudad Science. Recuperado el 14 de octubre de 2026, de https://analisisdedatospsicologia.com/herramientas/calculadora-icc
Para tu apartado de Método: La fiabilidad se estimó con el coeficiente de correlación intraclase (Shrout y Fleiss, 1979; McGraw y Wong, 1996), cuyo modelo se eligió e interpretó según Koo y Li (2016), con la Calculadora de coeficiente de correlación intraclase (ICC) de Ciudad Science (Ciudad-Fernández, 2026).
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