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avec plaisir, merci beaucoup pour le retour positif et le soutien

bonjour @arieluch0 . I am sorry but I am not sure to fully understand your problem. May you explain me it that I try to find an answer. Gwet's AC1 was designed to measure inter-rate reliability. "Per subject" per subject” doesn't mean anything to me here.

@@thomasosinski5820 Thank you for your response, Thomas! Well, what I want to calculate, is the AC1 value per row, is that possible? Maybe this does not make any sense (I am not an expert in statistics), but I wanted to know if it is viable or not to use the feedback provided by the group of experts for each subject (a metric, in my case) individually. In this video, you calculated AC1 for the whole data matrix, that is, for all subjects (rows).

@@arieluch0 thank you for your precision. I am sorry I am not statistician too but in my point of view your request don't make sense. To compute by hand the AC1 you make a table of contingency of agreement. So, in a certain sense, you don't have individual data. I hope to be clear. I don't know what is your study design and research question, but from what I understand Gwet's AC1 don't seems to be the good tool.

Bonjour, il faudrait utiliser la fonction -bland.altman.stats(x,y); en utilisant cette fonction on peut créer un diagramme ba1 pour les deux premiers jeux de données, puis un diagramme ba2 pour les troisième et quatrième jeux de données. > ba1<-bland.altman.stats(data1,data2) > ba2<-bland.altman.stats(data3,data4) Ensuite on utilisera la fonction plot() pour créer les diagrammes et dans la fonction plot() l’argument ylim pour indiquer les limites haute et basse désirées. > plot(ba1$means, ba1$diffs, ylim=c(-40,40)) > abline(h=ba1$lines, lty=2) > plot(ba2$means, ba2$diffs, ylim=c(-40,40)) > abline(h=ba2$lines, lty=2) J’espère que cela répond à la question crdt

avec plaisir, si cela peut aider

Bonjour, il n'existe pas de model "three-way". L'idée de l'ICC est de partir d'une matrice avec en colonne les juges en lignes les sujets et de regarder ce qui peut expliquer la variabilité du score entre les cases de la matrice. Ensuite soit l'on considère un facteur principal (la ligne / le facteur sujet) de cause de variation et donc il est recommandé un modèle "one-way" soit on considère que la colonne est aussi une cause de variation et donc il est recommandé un modèle "two-way". Donc pour la situation que j'imagine chez vous d'avoir trois juges qui évaluent la même chose sur une série de sujets je dirais un modèle two way. cf McGraw et Wong 1996 "For cases in which the k observations per object of measurement differ in some systematic way, a two-way model can be used to represent the data. The reason is that there is a systematic source of variance associated with columns as well as with rows" En espérant que cela vous aide :)

Bonjour, la version utilisée est Version 2022.12.0+353

Bonjour Fiona de ce que je comprends de votre demande, j'utiliserais la fonction ggscatter (tableau de données, variable voulue en abscisse, variable voulue en ordonnée, add = "reg.line", conf.int = TRUE, cor.coef = TRUE, cor.method = "pearson"ou"kendall"ou"spearman" selon le besoin, xlab = "nom de la variable en abscisse", ylab = "idem pour l'ordonnée") en espérant que cela aide

@@thomasosinski5820 Super merci infiniment j'ai réussi ce que je voulais faire. Bonne soirée

Bonjour Gallopin. Malheureusement c'est un fichier factice créé pour l’occasion par conséquent, je n'ai pas de fichier que je puisse vous transmettre

Bonjour @nabil saifi Il n'existe pas a ma connaissance de récupération spontanée possible. En cas de suspicion il faut solliciter un avis en chirurgie vasculaire en urgence. Cordialement