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:-評定者間合意の測定
-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とき、彼ら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、相互に排他的なカテゴリにアイテムを分類する2人の評価者間の合意レベルを定量化する強力な統計指標です。
--なぜコーエンのカッパが重要なのですか？
-コーエンのカッパが重要なのは、それが偶然による合意を考慮するからです。単純なパーセント合意計算とは異なり、ランダムな偶然を考慮しないため、コーエンのカッパはより正確な表現を提供します。この統計は、コンテンツ分析、心理学的テスト、機械学習分類、医療診断などで広く使用されています。
--コーエンのカッパの公式を理解する
-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はコーエンのカッパです。 -
- Poは評価者間の相対観測合意です。 -
- Peは偶然による合意の仮説的な確率です。 -
この公式は一見すると難しそうに見えますが、各コンポーネントを分解するとより理解しやすくなります。
--Po（観測合意）を理解する
-Poは、2人の評価者間の観測合意の割合を表します。これは、両方の評価者が同意した回数を取り、それを評価されたアイテムの総数で割って計算されます。
--Pe（偶然の合意）を理解する
-Peは、純粋に偶然によって両方の評価者が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マージナル確率に基づいて計算されます。
--例：コーエンのカッパを計算する
-特定の状態について100人の患者を診断する2人の医師を想像してください。彼らの分類結果は次のとおりです：
-- -
- 両方の医師が合意（はい）:-40人の患者 -
- 両方の医師が合意（いいえ）:-30人の患者 -
- 医師A：はい、医師B：いいえ:-10人の患者 -
- 医師A：いいえ、医師B：はい:-20人の患者 -
まず、Poを計算しましょう：
-Po-=-(40-+-30)-/-100-=-0.70
-次にPeを計算します。次のことを考えてください：
-- -
- 医師Aの「はい」の率:-(40-+-10)-/-100-=-0.50 -
- 医師Aの「いいえ」の率:-(30-+-20)-/-100-=-0.50 -
- 医師Bの「はい」の率:-(40-+-20)-/-100-=-0.60 -
- 医師Bの「いいえ」の率:-(30-+-10)-/-100-=-0.40 -
今、Peを計算します：
-Pe-=-(0.50-*-0.60)-+-(0.50-*-0.40)-=-0.50
-最後に、これらをコーエンのカッパの公式に代入します：
-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合意レベルを示します。
結論
コーエンのカッパは、偶然による合意の可能性を考慮しながら、評価者間の合意を測定する強力な手段を提供します。これは多くの分野で重要なツールであり、人間の判断が重要な役割を果たす文脈で明確さと理解を提供します。そのコンポーネントと計算を理解することで、統計学者や専門家はこの指標を活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好な値は何ですか？
一般に、κ>0.75の値は優れた合意と見なされ、0.40<κ<0.75の値は適度から良好な合意、κ<0.40の値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、負のカッパ値は、偶然に期待される以上に少ない合意を示します。
- コーエンのカッパは2人以上の評価者に有効ですか？
コーエンのカッパは2人の評価者専用です。より多くの評価者にはフリースのカッパを使用することを検討してください。