コーエン家 カッパ係数 計算機は、偶然に一致する可能性を考慮しながら、2人の評価者または観察者間の一致レベルを測定するために使用される統計ツールです。心理学的評価、コンテンツ分類、または医療診断など、主観的な判断が行われるシナリオで特に役立ちます。単純なパーセンテージ一致とは異なり、コーエンのカッパはランダムな偶然を調整し、評価者間の信頼性をより正確に測定します。この計算機は、 統計的信頼性計算機のカテゴリ研究者、統計学者、専門家がカテゴリデータの一貫性と妥当性を評価するのに役立ちます。
コーエンのカッパ係数計算機の公式
コーエンのカッパは次の式を使用して計算されます。
どこ：
- Po 評価者間の一致の観察された割合です。
- Pe 偶然による一致の期待割合です。
詳細な数式:
観察された合意 (Po):
Po = 合意の数 / 観察の総数
期待される一致 (Pe):
Pe = Σ (PAi × PBi)
どこ：
- PAi 評価者 A がカテゴリ i を使用した回数の割合であり、次のように計算されます: 評価者 A がカテゴリ i を使用した回数 / 合計観察回数。
- PBi 同様に計算された、評価者 B がカテゴリ i を使用した回数の割合です。
これらの計算により、結果が偶然の一致を考慮していることが保証され、信頼性の堅牢な測定基準が提供されます。
コーエンのカッパシナリオの事前計算表
以下は、よく発生するシナリオについて事前に計算された Cohen の Kappa 値をまとめた便利な表です。これにより、手動で計算しなくても結果を簡単に解釈できます。
| 観察された合意 (Po) | 予想される一致 (Pe) | コーエンのカッパ（κ） | 解釈 |
|---|---|---|---|
| 0.90 | 0.50 | 0.80 | ほぼ完璧な一致 |
| 0.75 | 0.25 | 0.67 | 実質的な合意 |
| 0.60 | 0.30 | 0.43 | 中程度の同意 |
| 0.50 | 0.40 | 0.17 | 少し同意 |
| 0.30 | 0.20 | 0.13 | 少し同意 |
| 0.20 | 0.10 | 0.11 | 合意が不十分 |
この表は、詳細な計算を実行しなくても、ユーザーが信頼性のレベルをすぐに理解できるようにガイドします。
コーエンのカッパ係数計算機の例
例を考えてみましょう。100 人の医療評価者が XNUMX 人の患者の病気の存在を評価したとします。その結果は次のようになります。
- 評価者A: 60人の患者で病気が検出され、40人には病気が見られなかった。
- 評価者B: 55人の患者で病気が検出され、45人には病気が見られなかった。
100 人の患者のうち、両方の評価者が 80 人（疾患あり 45 人、疾患なし 35 人）で一致しました。
ステップ1: 観察された合意(Po)を計算する
Po = 合意の数 / 観察の総数
ポ = 80 / 100 = 0.80
ステップ2: 期待合意(Pe)を計算する
各カテゴリーにおける各評価者の割合:
- PA（疾患あり） = 60/100 = 0.60、 PA（疾患なし） = 40 / 100 = 0.40
- PB（疾患あり） = 55/100 = 0.55、 PB（疾患なし） = 45 / 100 = 0.45
Pe = (0.60 × 0.55) + (0.40 × 0.45) = 0.33 + 0.18 = 0.51
ステップ3: カッパを計算する
カッパ = (Po - Pe) / (1 - Pe)
カッパ = (0.80 - 0.51) / (1 - 0.51) = 0.29 / 0.49 ≈ 0.59
このカッパ値は、評価者間の合意が中程度であることを示します。
最も一般的な FAQ
カッパ値が 0.60 ～ 0.80 の場合は、かなりの一致を示します。一方、0.80 を超える値は、ほぼ完全な一致を示します。0.20 未満の値は、一致度が低いことを示します。
コーエンのカッパ係数は、偶然に合意が生じる可能性を考慮しているため、単純な合意率よりも信頼性の高い指標となります。
いいえ、Cohen の Kappa は 2 人の評価者向けに設計されています。評価者が 2 人以上の場合は、Fleiss の Kappa などの他の尺度が使用されます。