Kappa Measurement of Inter-observer Agreement: Cohen's Kappa, 관찰자간 일치도 카파 측정: Cohen의 카파

g1 = a + b

g2 = c + d

f1 = a + c

f2 = b + d

N = f1 + f2

P_Observed = (a + d) / N

P_Expected = ((f1 * g1) + (f2 * g2)) / sq(N)

Kappa = ( P_Observed - P_Expected ) / ( 1 - P_Expected )

입력값:

관찰자 1

예 아니오

관찰자 2 예 a: b:

아니오 c: d:

결과값:

g1

g2

f1

f2

N

P_Observed

P_Expected

Kappa

Decimal Precision:

Result Ranger^® for 일치의 강도: Cohen's Kappa

관찰자간 일치도를 보는 카파 측정값은 우연히 발생할 수 있는 일치도의 정도를 교정하거나 보상합니다. Cohen의 카파가 아마도 가장 흔히 사용되는 계산이겠습니다만, 아래에 있는 Byrt 등의 논문은 Scott과 Bennett의 방법을 포함하여 다양한 다른 계산방법을 검토하고 있습니다. Cohen의 카파는 또한 다음 계산식과 같은 값을 낼 수 있습니다: 2 * ((a * d) - (b * c)) / ((g1 * f2) + (g2 * f1))

입력변수는 관찰자들이 확실히 동의하거나(input A), 혹은 동의하지 않거나(input B), 혹은 가능한 두가지 조합의 동의하지 않음(input B와 C)을 의미합니다

참고문헌: MedCalc CrossRef: Kappa Multicalc Page; Cohen JA, A coefficient of agreement for nominal scales, Educ Psych Meas, 1960; 20:37-46; Cicchetti DV, Feinstein AR, High agreement but low kappa: II. Resolving the paradoxes, J Clin Epidemiol, 1990;43(6):551-558; Bennett EM, Albert R, Goldstein AC, Communications through limited response questioning, Public Opinion Q, 1954; 18:303-308; Scott WA, Reliability of content analysis: The case of nominal scale coding, Public Opinion Q, 1955; 19:321-325; Byrt T, Bishop J, Carlin JB, Bias, prevalence and kappa, J Clin Epidem, 1993; v46 #5, 423-429

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