Bagaimana cara membandingkan pengulangan (ICC) dari berbagai kelompok?

Saya telah menghitung nilai-nilai ICC untuk dua kelompok dan sekarang ingin membandingkan nilai-nilai ICC untuk menentukan apakah kelompok-kelompok tersebut berbeda dalam pengulangannya. Dalam literatur orang hanya menggunakan uji-t untuk membandingkan pengulangan tetapi tidak jelas bagi saya bagaimana melakukan ini.

Misalnya, dengan data dummy:

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

Saya bisa mendapatkan ukuran pengulangan untuk grup 1 dan 2 sebagai berikut:

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

Tetapi bagaimana saya sekarang dapat menentukan apakah pengulangan group1 berbeda dari group2?

Mengesampingkan masalah materi tentang pertanyaan penelitian dan data demo (dan ukuran sampel untuk mendapatkan estimasi ICC yang masuk akal), output yang Anda dapatkan dari ICCestfungsi memiliki interval kepercayaan terlampir: sebagai titik awal untuk membandingkan kelompok, Anda dapat mempertimbangkan apakah ada tumpang tindih antara setiap interval kepercayaan dan estimasi poin ICC kelompok lain.

Bagaimanapun, melaporkan estimasi titik ICC dan interval kepercayaan untuk masing-masing kelompok akan lebih berguna (dan karenanya saya akan merekomendasikan melaporkan ini dalam contoh apa pun) daripada melaporkan hanya perkiraan titik dan hasil dari beberapa jenis uji hipotesis.

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