首页 » 轻松简化您的计算。 » 统计计算器 » 科恩卡帕系数计算器

科恩卡帕系数计算器

表达你的爱:

科恩的 卡帕系数 计算器是一种统计工具,用于测量两个评分者或观察者之间的一致性水平,同时考虑偶然出现一致性的可能性。它在做出主观判断的场景中特别有用,例如心理评估、内容分类或医学诊断。与简单的百分比一致性不同,Cohen's Kappa 会根据随机机会进行调整,从而提供更准确的评分者间信度度量。此计算器属于 统计可靠性计算器类别,帮助研究人员、统计学家和专业人员评估分类数据的一致性和有效性。

参见  在线直接变分方程计算器

科恩卡帕系数计算器公式

Cohen 的 Kappa 使用以下公式计算:

科恩的 Kappa 系数


地点:

  • Po 是观察到的评估者之间的一致性比例。
  • Pe 是偶然一致预期比例。

详细公式:

遵守的协议(Po):

Po = 一致性数/总观测值

预期协议 (Pe):

Pe = Σ (PAi × PBi)

地点:

  • 聚乙二醇 是评估者A使用类别i的次数比例,计算方法为:评估者A使用类别i的次数/总观察次数。
  • PBi 是评级者B使用类别i的次数比例,计算方法类似。

这些计算确保结果考虑到了偶然一致性,从而为可靠性提供了可靠的衡量标准。

Cohen 的 Kappa 情景的预先计算表

下面是一个有用的表格,总结了常见情景的预先计算的 Cohen's Kappa 值,从而更容易解释结果而无需手动计算:

参见  在线 T 检验计算器
遵守的协议 (Po)预期协议 (Pe)科恩的 Kappa (κ)解释
0.900.500.80近乎完美的一致
0.750.250.67实质性协议
0.600.300.43中等同意
0.500.400.17略有同意
0.300.200.13略有同意
0.200.100.11一致性较差

该表可以引导用户快速了解可靠性等级,而无需进行详细的计算。

Cohen 的 Kappa 系数计算器示例

让我们考虑一个例子。假设两个医疗评估员评估 100 名患者是否患有某种疾病。他们的结果是:

  • 评分者 A:60 名患者被确诊患有疾病,40 名患者未患疾病。
  • 评分者 B:55 名患者被确诊患有疾病,45 名患者未患疾病。
    在 100 名患者中,两位评估者对 80 名患者的意见一致(45 名患者患病,35 名患者不患病)。

步骤 1:计算观察到的一致性 (Po)

Po = 一致性数/总观测值
P = 80 / 100 = 0.80

参见  伯杰-帕克指数计算器

第 2 步:计算预期一致性 (Pe)

每个类别中每个评估者的比例:

  • PA(有疾病) = 60/100 = 0.60, PA(无疾病) = 40/100 = 0.40
  • PB(有病) = 55/100 = 0.55, PB(无疾病) = 45/100 = 0.45
    Pe = (0.60 × 0.55) + (0.40 × 0.45) = 0.33 + 0.18 = 0.51

步骤 3:计算 Kappa

Kappa = (Po - Pe) / (1 - Pe)
Kappa = (0.80 - 0.51) / (1 - 0.51) = 0.29 / 0.49 ≈ 0.59

该 kappa 值表明评估者之间的一致性程度中等。

最常见的常见问题解答

良好的 Cohen 的 Kappa 值是多少?

kappa 值在 0.60 至 0.80 之间表示一致性较高,高于 0.80 则表示一致性几乎为零。低于 0.20 则表示一致性较差。

科恩的 Kappa 与百分比一致性有何不同?

Cohen 的 Kappa 考虑了偶然发生一致的可能性,因此它比简单的百分比一致性更为可靠。

Cohen's Kappa 可以用于两位以上的评估者吗?

不,Cohen 的 Kappa 是为两名评估者设计的。对于两名以上的评估者,可以使用其他指标,例如 Fleiss 的 Kappa。

发表评论

zh-CN Chinese (Simplified)