평가자 간 일치도
| 명령: | 검정 평가자 간 일치도(카파계수) |
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평가자 간 일치도를 사용하여 두 분류(명목 척도 또는 순서 척도) 간의 일치도를 평가합니다.
원자료가 스프레드시트에 있으면 통계 메뉴의 평가자 간 일치도를 사용하여 분류표를 만들고 카파계수를 계산합니다(Cohen 1960; Cohen 1968; Fleiss et al., 2003).
일치도는 카파 통계량(K)으로 정량화합니다.
- 분류 체계 간에 완벽하게 일치하면 K는 1입니다.
- 일치도가 우연 수준보다 낫지 않으면 K는 0입니다.
- 일치도가 우연 수준보다 나쁘면 K는 음수입니다.
필수 입력 항목
대화상자에서 두 분류 체계를 6x6 빈도표에 입력할 수 있습니다.
데이터가 순서 척도에서 나온 경우 가중 카파계수(Cohen 1968)를 선택합니다. 데이터가 명목 척도에서 나온 경우에는 가중 카파계수를 선택하지 않습니다.
이 예에서 평가자 B가 등급 1로 분류한 케이스 6개 중 평가자 A는 5개를 등급 1, 1개를 등급 2로 분류했습니다. 평가자 B가 등급 2로 분류한 케이스 19개 중 평가자 A는 3개를 등급 1, 12개를 등급 2, 4개를 등급 3으로 분류했습니다. 그리고 평가자 B가 등급 3으로 분류한 케이스 12개 중 평가자 A는 2개를 등급 1, 2개를 등급 2, 8개를 등급 3으로 분류했습니다.
데이터를 입력한 후 검정을 클릭합니다.
결과
MedCalc는 카파계수 값과 그 표준오차 및 95% 신뢰구간(CI)을 계산합니다.
MedCalc는 평가자 간 일치도에 대한 카파 통계량을 Cohen(1960)에 따라, 가중 카파계수를 Cohen(1968)에 따라 계산합니다. 계산 세부 사항은 Altman(1991, 406-407쪽)에도 나와 있습니다. 표준오차와 95% 신뢰구간은 Fleiss et al.(2003)에 따라 계산합니다.
MedCalc가 보고하는 표준오차는 가중 카파계수의 기저값이 0이 아닌 미리 정한 값과 같다는 가설을 검정하는 데 적절한 표준오차입니다(Fleiss et al., 2003).
K 값은 다음과 같이 해석할 수 있습니다(Altman, 1991).
| K 값 | 일치도의 강도 |
|---|---|
| < 0.20 | 나쁨 |
| 0.21 - 0.40 | 보통 이하 |
| 0.41 - 0.60 | 보통 |
| 0.61 - 0.80 | 좋음 |
| 0.81 - 1.00 | 매우 좋음 |
선택적 입력 필드인 주석에 인쇄된 보고서에 포함될 주석이나 결론을 입력할 수 있습니다.
참고문헌
- 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.