Concordance inter-évaluateur (kappa)
| Commande: | Statistiques Concordance & réactivitéConcordance inter-évaluateur (kappa) |
|---|
Crée un tableau de classification, à partir des données brutes de la feuille de calcul, pour deux observateurs et calcule une statistique de concordance inter-évaluateur (kappa) afin d'évaluer la concordance entre deux classifications sur des échelles ordinales ou nominales.
Comment saisir les données
Ce test est effectué sur les données brutes de la feuille de calcul. Si vos données sont déjà organisées dans un tableau, vous pouvez utiliser la commande Concordance inter-évaluateur du menu Tests.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 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 |
Données requises
Dans la boîte de dialogue Concordance inter-évaluateur, deux variables discrètes contenant les données de classification des deux observateurs doivent être identifiées. Les données de classification peuvent être des valeurs numériques ou alphanumériques (chaînes de caractères).
Kappa pondéré
Le kappa ne tient pas compte du degré de désaccord entre les observateurs et tout désaccord est traité de la même façon, comme un désaccord total. Par conséquent, lorsque les catégories sont ordonnées, il est préférable d'utiliser le kappa pondéré (Cohen 1968) et d'attribuer des pondérations wi différentes aux sujets pour lesquels les évaluateurs diffèrent de i catégories, de sorte que différents niveaux de concordance puissent contribuer à la valeur du kappa.
MedCalc propose deux jeux de pondérations, dits linéaire et quadratique. Dans le jeu linéaire, s'il y a k catégories, les pondérations sont calculées comme suit :
et dans le jeu quadratique :
Lorsqu'il y a 5 catégories, les pondérations du jeu linéaire sont 1, 0,75, 0,50, 0,25 et 0 lorsque la différence est de 0 (=concordance totale) ou de 1, 2, 3 et 4 catégories respectivement. Dans le jeu quadratique, les pondérations sont 1, 0,937, 0,750, 0,437 et 0.
Résultats
Observateur A | RAST |
|---|---|
Observateur 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 | 6 | 98 | 48 | 65 | 363 |
Kappa | 0.31863 |
|---|---|
Erreur type | 0.030423 |
IC à 95 % | 0.25900 à 0.37826 |
  | Diagramme de fréquence |
MedCalc calcule la statistique de concordance inter-évaluateur kappa selon Cohen, 1960 ; et le kappa pondéré selon Cohen, 1968. Les détails de calcul sont également donnés dans Altman, 1991 (p. 406-407). L'erreur type et l'intervalle de confiance à 95 % sont calculés selon Fleiss et al., 2003.
Les erreurs types indiquées par MedCalc sont les erreurs types appropriées pour tester l'hypothèse selon laquelle la valeur sous-jacente du kappa pondéré est égale à une valeur prédéfinie autre que zéro (Fleiss et al., 2003).
La valeur de K peut être interprétée comme suit (Altman, 1991) :
| Valeur de K | Force de la concordance |
|---|---|
| < 0,20 | Mauvaise |
| 0,21 - 0,40 | Passable |
| 0,41 - 0,60 | Modérée |
| 0,61 - 0,80 | Bonne |
| 0,81 - 1,00 | Très bonne |
Littérature
- 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, 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons.