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(1) 級內相關（intraclass correlation)的對象（objects)可以是＂學生＂　那麼相對應測量值（corresponding measurements) 或許是＂測驗分數＂ICC的目標在於呈現對象測量值的變異

(2) 級（class)意指相關分析（correlation analysis)裡　當作測量對象的例如應試者　病人　或實體（entities) 他們(它)共享同一尺度

(3) 據此　如果要使用ICC技術建構一份＂大學新鮮人負責量表＂那麼對象就是大一新生　相對應測量值就是＂負責＂研究者要組成焦點團體（focus group)　此團體裡的每個成員深究能夠代表＂負責＂此心理建構的題項並且用此份題項從對象上蒐集相對應測量值

(4)測量的對象是隨機被選擇的 測量的次數(observations)為多次 只考慮測量對象的影響(effect) 測量次數彼此之間的順序(order)沒有影響的話 這就是單因子隨機設計(one-way random design) 或說單因子隨機套疊設計(one-way random nested design) 這裡所謂的單因子指的是"測量對象"

(5)承上 如果測量的次數有順序上的考量 那麼測量對象的每一次observation就會貢獻變異 這就是雙因子模式(two-way model) 又稱雙因子隨機區塊設計(two-way random block design)因為欄變項與列變項(block)有交叉 例如 不同評分者給對象評分 或者數學測驗的每一題難度皆不同 那麼以測量對象為列聯表的列 評分者或數學題目為欄 由於評分者不同或數學題目難度不同 欄就貢獻了變異影響 

 Reference：McGraw, K. O., & Wong, S. P. (1996). Forming inferences about some intraclass correlation coefficients. Psychological Methods, 1(1), 30-46.