급내상관계수 (Intraclass Correlation Coefficient)

한 줄 정의: 여러 명의 평가자가 매긴 점수나 같은 대상을 여러 번 측정한 값들이 서로 얼마나 일치하는지를 0~1 사이의 숫자로 나타낸 지표입니다.

쉽게 풀면

체중계 3대로 같은 사람의 몸무게를 각각 재본다고 생각해봅시다. 세 저울이 모두 65.2kg 근처의 값을 보여준다면 저울들이 서로 잘 맞는다고 할 수 있고, 하나는 60kg, 하나는 70kg을 가리킨다면 저울들을 믿기 어렵겠죠.

급내상관계수(ICC)는 이런 상황을 점수로 표현한 것으로, 여러 평가자나 여러 측정 시점에서 나온 연속적인 점수들이 서로 얼마나 비슷하게 움직이는지를 계산합니다. 값이 1에 가까울수록 평가자들 사이의 일치도가 높다는 뜻이고, 보통 .75 이상이면 우수한 수준으로 봅니다.

왜 중요한가

측정이나 평가가 사람(관찰자, 평가자)에 의해 이루어지는 연구에서는 그 측정 자체가 얼마나 믿을 만한지를 먼저 확인하지 않으면 이후 분석 결과 전체의 타당성이 흔들립니다.

ICC는 이런 측정 신뢰도를 정량화하는 표준적 방법이기 때문에 심리검사 개발, 임상 평가 도구 검증, 영상 판독 연구 등 사람이 개입하는 측정이 있는 거의 모든 분야에서 보고됩니다. 신뢰도가 낮은 측정 도구로는 이후의 효과 검증이나 상관 분석 결과 자체를 신뢰하기 어렵기 때문입니다.

계산과 범위

ICC는 점수의 전체 변동 중 대상(사람) 사이의 진짜 차이가 차지하는 비율입니다. 분산분석(ANOVA)의 평균제곱으로 계산하며, 평가자(또는 측정 시점)가 일으키는 변동을 어떻게 다루느냐에 따라 여러 형태가 있습니다(Shrout와 Fleiss, 1979; McGraw와 Wong, 1996). 아래에서 MSR은 대상 간, MSC는 평가자 간, MSE는 잔차, MSW는 대상 내 평균제곱, k는 평가자 수, n은 대상 수입니다.

표기	모형	공식(단일 측정)	평가자 효과
ICC(1,1)	일원 랜덤	(MSR − MSW) / (MSR + (k−1)·MSW)	구분하지 않음
ICC(2,1)	이원 랜덤	(MSR − MSE) / (MSR + (k−1)·MSE + k·(MSC − MSE)/n)	오차로 포함(절대적 일치)
ICC(3,1)	이원 혼합	(MSR − MSE) / (MSR + (k−1)·MSE)	제외(일관성)

여러 평가자의 평균을 쓸 때는 ICC(2,k) = (MSR − MSE) / (MSR + (MSC − MSE)/n), ICC(3,k) = (MSR − MSE) / MSR을 씁니다.

범위: 이론상 0~1이지만, 추정값은 음수가 나올 수 있습니다(같은 대상에 대한 점수들의 흩어짐, 곧 대상 내 변동이 대상 간 변동보다 큰 경우).
같은 평가자들의 점수라도 절대적 일치(점수가 같은가)를 볼지 일관성(평가자마다의 일정한 높낮이 차이는 빼고 같이 움직이는가)을 볼지에 따라 값이 다릅니다.

작은 예(가상의 자료). 6명의 대상을 3명의 평가자가 0~10점으로 채점했습니다(평가자 3은 대체로 조금 높게 줍니다).

대상	평가자 1	평가자 2	평가자 3
S1	4	3	5
S2	5	5	6
S3	6	7	7
S4	7	7	8
S5	8	9	9
S6	9	9	10

MSR = 12.09, MSC = 1.72, MSE = 0.19, MSW = 0.44이고, ICC(1,1) = 0.897, ICC(2,1) = 0.899, ICC(3,1) = 0.955, ICC(2,k) = 0.964입니다. 평가자 3이 한쪽으로 치우쳐 ‘일관성’ 기준인 ICC(3,1)이 ‘절대적 일치’ 기준인 ICC(2,1)보다 높게 나왔습니다.

해석 기준

Koo와 Li(2016)는 ICC 추정값이 아니라 95% 신뢰구간의 하한을 기준으로 해석하도록 권하며, 대략 .5 미만은 낮음, .5~.75는 보통, .75~.9는 좋음, .9 초과는 매우 좋음으로 구분하는 지침을 제시했습니다. 이는 일반적인 가이드라인이며 분야마다 요구 수준이 다릅니다(임상 의사결정용 측정이면 더 높은 값을 요구하는 식입니다).

ICC는 집단의 이질성에 의존합니다. 대상들이 서로 비슷한(점수 범위가 좁은) 표본에서는 측정 오차가 같아도 ICC가 낮게 나옵니다. 다른 연구의 ICC를 곧바로 비교하지 마세요.
실제 점수 단위의 오차는 측정의 표준오차 SEM = SD·√(1 − ICC)로 따로 보고하는 것이 좋습니다.
범주형 판정의 일치도는 코헨의 카파를, 두 방법의 일치 한계는 블랜드-올트먼 그림을 함께 씁니다(아래 ‘논문에서’ 인용처럼 병용하는 경우가 많습니다).

보고 방법

ICC는 모형(1/2/3), 유형(단일/평균 측정), 정의(일관성/절대적 일치)를 밝히지 않으면 해석할 수 없습니다(Koo와 Li, 2016). 평가자 수, 대상 수, 신뢰구간도 함께 적습니다. (아래 수치는 위 가상 자료에서 얻은 점추정값이며, 신뢰구간은 소프트웨어 출력에서 옮겨 적습니다.)

평가자 간 신뢰도는 급내상관계수 ICC(2,1)(이원 랜덤 효과, 절대적 일치, 단일 평가자)로 평가하였다. 6명의 대상을 3명의 평가자가 채점한 결과 ICC(2,1) = 0.90, 95% CI [하한, 상한]였다.

“ICC를 구했다”만 쓰고 형태를 쓰지 않은 보고가 흔하므로 SPSS의 ‘Two-Way Random, Absolute Agreement, Single Measures’처럼 소프트웨어 옵션 이름을 함께 적어도 좋습니다.

논문에서는 이렇게 쓰입니다

실제 논문에서

국내 학술지 논문에서 이 용어가 쓰인 문장을 그대로 옮겼습니다. 제목·학술지·연도와 원문 링크를 함께 적었습니다.

“웹과 종이 기반 조사 방법 간의 동등성은 급내상관계수(Intraclass Correlation Coefficient, ICC)와 Bland-Altman 방법으로 설문 점수 간의 일치도를 평가하였다.”
한의 건강 측정을 위한 미병과 한열설문의 웹과 종이 기반 조사 방법의 신뢰도: 예비연구, 한국콘텐츠학회 논문지, 2022 · KCI 한국학술지인용색인 · 원문 보기 ↗
“한편 세 측정 방식 모두에서 ICC(2,1)가 높게 나타나 측정자 간 일관성은 안정적으로 확보되었다.”
법의학적 심비대 평가를 위한 심흉곽비 측정치 비교 예비 연구, Journal of Radiological Science and Technology, 2025 · KCI 한국학술지인용색인 · 원문 보기 ↗

예시 문장

아래는 용어의 쓰임을 보여 주려고 만든 예시로, 실제 논문에서 가져온 문장이 아닙니다.

"두 명의 독립적인 평가자가 채점한 우울 척도 점수의 급내상관계수는 ICC = .89로 우수한 수준의 일치도를 보였다."

이 문장은 "두 평가자가 매긴 점수가 서로 매우 비슷하게 움직였으므로, 이 채점 결과를 신뢰할 수 있다"는 뜻입니다.

"동일한 검사자가 일주일 간격으로 반복 측정한 악력 값의 급내상관계수는 검사-재검사 신뢰도가 높음을 시사하였다."

재활의학이나 운동생리학 연구에서는 같은 평가자가 시간 간격을 두고 반복 측정한 값들의 일치도를 확인할 때도 ICC를 사용합니다.

"영상의학과 전문의 세 명이 판독한 종양 크기 측정치의 급내상관계수는 중간 수준의 일치도를 보여 판독 기준의 표준화가 필요함을 시사하였다."

영상 판독처럼 전문가의 주관적 해석이 개입되는 측정에서도 ICC를 통해 판독자 간 일치도를 확인하고, 낮은 값이 나오면 판독 기준을 재검토해야 한다는 근거로 삼습니다.

조금 더 깊게 보면

ICC는 하나의 공식이 아니라 여러 유형(모형)이 있으며, 평가자를 무작위표본으로 볼지 고정된 대상으로 볼지, 단일 평가자의 값을 볼지 여러 평가자의 평균값을 볼지에 따라 One-way, Two-way random, Two-way mixed 등으로 구분됩니다.

같은 데이터라도 어떤 모형을 적용했는지에 따라 값이 달라질 수 있으므로, 논문을 읽을 때는 신뢰구간과 함께 어떤 모형과 유형의 ICC를 사용했는지 확인하는 것이 중요합니다. 대체로 .5 미만은 낮음, .5~.75는 보통, .75~.9는 좋음, .9 이상은 매우 우수한 수준으로 해석하는 기준이 널리 쓰입니다.

주의할 점

ICC는 연속적인 점수(예: 척도 총점)의 일치도를 볼 때 쓰이며, "합격/불합격"처럼 범주형 판정의 일치도를 볼 때 쓰는 코헨의 카파와는 계산 방식이 다릅니다. 또한 ICC는 평가자간 신뢰도를 확인하는 여러 방법 중 하나이며, 어떤 산출 공식(모형)을 썼는지에 따라 같은 데이터에서도 값이 달라질 수 있으므로 논문에서 어떤 유형의 ICC를 사용했는지 함께 확인하는 것이 좋습니다.

헷갈리기 쉬운 용어

일치도·신뢰도 지표는 자료의 종류와 설계에 따라 골라 씁니다.

지표	자료	무엇을 보는가
급내상관계수(ICC)	연속형 점수	대상 간 차이 대비 측정 오차(평가자·시점)
코헨의 카파	범주형 판정(두 평가자)	우연 일치를 제외한 일치도
크론바흐 알파	여러 문항의 척도	문항 간 내적 일관성(문항을 ‘평가자’처럼 본 ICC와 관련)
블랜드-올트먼 그림	연속형, 두 방법	두 측정의 차이와 일치 한계(그림)

참고 문헌

Shrout, P. E., & Fleiss, J. L. (1979). Intraclass correlations: Uses in assessing rater reliability. Psychological Bulletin, 86(2), 420–428.
McGraw, K. O., & Wong, S. P. (1996). Forming inferences about some intraclass correlation coefficients. Psychological Methods, 1(1), 30–46.
Koo, T. K., & Li, M. Y. (2016). A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. Journal of Chiropractic Medicine, 15(2), 155–163.

표의 기준값은 위 문헌에 근거한 관례이며, 분야·학술지마다 다른 기준을 쓸 수 있습니다.