Interrater-Übereinstimmung (Kappa)

Befehl:

Statistiken

Übereinstimmung & Änderungssensitivität

Erstellt aus Rohdaten im Tabellenblatt eine Klassifizierungstabelle für zwei Beobachter und berechnet eine Interrater-Übereinstimmungsstatistik (Kappa), um die Übereinstimmung zwischen zwei Klassifizierungen auf ordinalen oder nominalen Skalen zu bewerten.

Eingabe von Daten

Dieser Test wird mit den Rohdaten im Tabellenblatt durchgeführt. Wenn Sie die Daten bereits in einer Tabelle organisiert haben, können Sie den Befehl Interrater-Übereinstimmung im Menü Tests verwenden.

Daten

	A	B
	RAST	MAST
1	3	1
2	5	5
3	3	4
4	3	1
5	5	1
6	1	2
7	4	4
8	5	4
9	5	5
10	3	3
11	1	3
12	4	5

Erforderliche Eingabe

Im Dialogfeld Interrater-Übereinstimmung müssen zwei diskrete Variablen mit den Klassifizierungsdaten der beiden Beobachter angegeben werden. Klassifizierungsdaten können entweder numerische oder alphanumerische (Text-)Werte sein.

Interrater-Übereinstimmung (Kappa)

Gewichtetes Kappa

Kappa berücksichtigt nicht den Grad der Uneinigkeit zwischen den Beobachtern, und jede Uneinigkeit wird gleich als vollständige Uneinigkeit behandelt. Sind die Kategorien geordnet, ist es daher vorzuziehen, Gewichtetes Kappa (Cohen 1968) zu verwenden und den Probanden, bei denen sich die Bewerter um i Kategorien unterscheiden, unterschiedliche Gewichte w_i zuzuweisen, sodass unterschiedliche Übereinstimmungsgrade zum Wert von Kappa beitragen können.

MedCalc bietet zwei Gewichtssätze an, lineare und quadratische Gewichte genannt. Bei linearen Gewichten werden die Gewichte bei k Kategorien wie folgt berechnet:

Kappa - lineare Gewichte

$$ w_i = 1 - \frac{i}{k-1} $$

und bei quadratischen Gewichten:

Kappa - quadratische Gewichte

$$ w_i = 1 - \frac{i^2}{ (k-1)^2 } $$

Bei 5 Kategorien betragen die Gewichte bei linearen Gewichten 1, 0,75, 0,50, 0,25 und 0, wenn ein Unterschied von 0 (=vollständige Übereinstimmung) bzw. 1, 2, 3 und 4 Kategorien besteht. Bei quadratischen Gewichten betragen die Gewichte 1, 0,937, 0,750, 0,437 und 0.

Verwenden Sie lineare Gewichte, wenn der Unterschied zwischen der ersten und zweiten Kategorie dieselbe Bedeutung hat wie ein Unterschied zwischen der zweiten und dritten Kategorie usw. Ist der Unterschied zwischen der ersten und zweiten Kategorie weniger bedeutend als ein Unterschied zwischen der zweiten und dritten Kategorie usw., verwenden Sie quadratische Gewichte.

Ergebnisse

Interrater-Übereinstimmung (Kappa)

Beobachter A	RAST
Beobachter B	MAST

	RAST
MAST	1	2	3	4	5
1	86	3	14	0	2	105 (28.9%)
2	26	0	10	4	0	40 (11.0%)
3	20	2	22	4	1	49 (13.5%)
4	11	1	37	16	14	79 (21.8%)
5	3	0	15	24	48	90 (24.8%)
	146 (40.2%)	6 (1.7%)	98 (27.0%)	48 (13.2%)	65 (17.9%)	363

Kappa	0.31863
Standardfehler	0.030423
95 % CI	0.25900 bis 0.37826

MedCalc berechnet die Interrater-Übereinstimmungsstatistik Kappa nach Cohen, 1960, und das gewichtete Kappa nach Cohen, 1968. Rechnerische Details finden sich außerdem in Altman, 1991 (S. 406–407). Der Standardfehler und das 95 %-Konfidenzintervall werden nach Fleiss et al., 2003, berechnet.

Die von MedCalc angegebenen Standardfehler sind die geeigneten Standardfehler zum Testen der Hypothese, dass der zugrunde liegende Wert des gewichteten Kappa gleich einem vorgegebenen Wert ungleich null ist (Fleiss et al., 2003).

Der Wert von K kann wie folgt interpretiert werden (Altman, 1991):

Wert von K	Stärke der Übereinstimmung
< 0,20	Gering
0,21 - 0,40	Mäßig
0,41 - 0,60	Mittelmäßig
0,61 - 0,80	Gut
0,81 - 1,00	Sehr gut

Fachliteratur

Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
Cohen J (1960) A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement 20:37-46.
Cohen J (1968) Weighted kappa: nominal scale agreement with provision for scaled disagreement or partial credit. Psychological Bulletin 70:213-220.
Fleiss JL, Levin B, Paik MC (2003) Statistical methods for rates and proportions, 3^rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons.

Siehe auch

Externe Links

Cohens Kappa bei Wikipedia.