コーエンのカッパ:ランダムな一致の枠を超えた評価者間の合意の測定
コーエンのカッパ：評定者間合意の尺度
統計の領域では、データ評価の正確性と信頼性を確保することが最も重要です。2人の評価者がアイテムを分類またはラベル付けする場合、その合意のレベルを測定することが重要です。ここでコーエンのカッパが登場します。アメリカの心理学者ジェイコブ・コーエンにちなんで名付けられたコーエンのカッパは、アイテムを相互に排他的なカテゴリに分類する2人の評価者の合意レベルを定量化する強力な統計指標です。
コーエンのカッパが重要な理由は何ですか？
コーエンのカッパは、偶然によって発生する合意を考慮するため重要です。単純なパーセント合意計算とは異なり、偶然の影響を考慮しないコーエンのカッパは、より正確な表現を提供します。この統計量は、コンテンツ分析、心理テスト、機械学習の分類、医療診断などで広く使用されています。
コーエンのカッパ式の理解
コーエンのカッパの公式は次のとおりです：
κ = (Po - Pe） / （1 - Pe）- κ コーエンのカッパです。
- ピーo 評価者間で観察された相対的合意です。
- ピーe 仮説的な偶然の一致の確率です。
最初はこの数式が intimidating に見えるかもしれませんが、各要素を分解することで、より親しみやすくなります。
Pの理解o （観察された一致）
ピーo これは、2人の評価者間の観察された合意の割合を示します。これは、両方の評価者が同意した回数を取り、その回数を評価された全アイテムの合計数で割ることによって計算されます。
Pの理解e （チャンス契約）
ピーe 両方の評価者が単に偶然に一致する確率を表します。これは、各評価者が特定のカテゴリにアイテムを分類する際の周辺確率に基づいて計算されます。
コーエンのカッパの計算
2人の医者が特定の症状について100人の患者の診断を行っている様子を想像してみてください。彼らの分類結果は次の通りです：
- 両方の医師が同意しています（はい）： 40人の患者
- 両方の医者が同意します（いいえ）: 30人の患者
- 医者A：はい、医者B：いいえ 10人の患者
- 医者A: いいえ、医者B: はい: 20人の患者
まず、Pを計算しましょう。oこのテキストの翻訳が必要です。
ピーo = (40 + 30) / 100 = 0.70
次に、Pを計算しますe考慮してください：
- 医師Aの承認率: (40 + 10) / 100 = 0.50
- ドクターAのノー率: (30 + 20) / 100 = 0.50
- ドクターBのイエス率: (40 + 20) / 100 = 0.60
- 医師Bのノーレート: (30 + 10) / 100 = 0.40
Pを計算してくださいeこのテキストの翻訳が必要です。
ピーe = (0.50 * 0.60) + (0.50 * 0.40) = 0.50
最後に、これをコーエンのカッパ公式に代入してください：
κ = (0.70 - 0.50) / (1 - 0.50) = 0.40
このカッパ値0.40は、偶然を超えた中程度の一致レベルを示しています。
結論
コーエンのカッパは、偶然の合意の可能性を考慮しながら、評定者間の合意を測定するための強力な手段を提供します。これは、多くの分野で不可欠なツールであり、人間の判断が重要な役割を果たす文脈において明確さと理解を提供します。その要素と計算を理解することによって、統計学者や専門家はこの指標を利用して評価者の信頼性と一貫性を確認することができます。
よくある質問（FAQ）
- コーエンのカッパの良い値は何ですか？
一般的に、値 κ>0.75 は優れた一致と見なされ、0.40<κ<0.75 は良好から普通の一致と見なされ、κ<0.40 は不十分と見なされます。
- コーエンのカッパは負の値になることがありますか？
はい、負のカッパは、偶然とは異なり期待されるよりも合意が少ないことを示します。
- コーエンのカッパは二人以上の評価者に対して機能しますか？
コーエンのカッパは、特に2人の評価者に対して使用されます。より多くの評価者の場合は、フレイスのカッパを使用することを検討してください。