Wie kann man die Wiederholbarkeit (ICC) verschiedener Gruppen vergleichen?

Ich habe die ICC-Werte für zwei Gruppen berechnet und möchte nun die ICC-Werte vergleichen, um festzustellen, ob sich die Gruppen in ihrer Wiederholbarkeit unterscheiden. In der Literatur haben die Leute einfach T-Tests verwendet, um die Wiederholbarkeit zu vergleichen, aber mir ist unklar, wie das geht.

Zum Beispiel mit den Dummy-Daten:

ID  gr  day behaviour
1   1   1   0.361
2   1   1   0.232
3   1   1   0.240
4   1   1   0.693
5   1   1   0.483
6   1   1   0.267
7   2   1   0.180
8   2   1   0.515
9   2   1   0.485
10  2   1   0.567
11  2   1   0.000
12  2   1   0.324
1   1   2   0.055
2   1   2   0.407
3   1   2   0.422
4   1   2   0.174
5   1   2   0.613
6   1   2   0.311
7   2   2   0.631
8   2   2   0.283
9   2   2   0.512
10  2   2   0.127
11  2   2   0.000
12  2   2   0.000

Ich kann die Wiederholbarkeitsmaße für Gruppe 1 und 2 wie folgt erhalten:

library(ICC)
g1 <- ICCest(ID, behaviour, data=dummy[dummy$gr=="1",])
g2 <- ICCest(ID, behaviour, data=dummy[dummy$gr=="2",])

Aber wie kann ich jetzt feststellen, ob sich die Wiederholbarkeit von Gruppe1 von Gruppe2 unterscheidet?

Abgesehen von wesentlichen Fragen zu den Studienfragen und Demodaten (und der Stichprobengröße, um eine vernünftige Schätzung eines ICC zu erhalten), sind an die Ausgabe, die Sie von der ICCestFunktion erhalten, Konfidenzintervalle angehängt: Als Ausgangspunkt für den Vergleich von Gruppen können Sie überlegen, ob Es gibt eine Überlappung zwischen jedem Konfidenzintervall und der Punktschätzung der anderen Gruppe des ICC.

In jedem Fall ist es nützlicher, die Punktschätzung des ICC und das Konfidenzintervall für jede Gruppe zu melden (und daher würde ich empfehlen, diese auf jeden Fall zu melden), als nur die Punktschätzungen und das Ergebnis irgendeiner Art zu melden Hypothesentest.

dummy <- structure(list(ID = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L,
                  11L, 12L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L), 
           gr = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 
                  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), 
           day = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
                   2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), 
           behaviour = c(0.361, 0.232, 0.24, 0.693, 0.483, 0.267, 0.18, 0.515, 0.485,
                         0.567, 0, 0.324, 0.055, 0.407, 0.422, 0.174, 0.613, 0.311, 
                         0.631, 0.283, 0.512, 0.127, 0, 0)), 
           .Names = c("ID", "gr", "day", "behaviour"), 
          class = "data.frame", row.names = c(NA, -24L))

library(ICC)
ICCest(ID, behaviour, data=dummy[dummy$gr=="1",])
# First few lines of console output:
#$ICC
#[1] -0.1317788
#$LowerCI
#[1] -0.7728603
#$UpperCI
#[1] 0.6851783

ICCest(ID, behaviour, data=dummy[dummy$gr=="2",])
# First few lines of console output:
#$ICC
#[1] 0.1934523
#$LowerCI
#[1] -0.6036826
#$UpperCI
#[1] 0.8233986