응답의 가변성안녕 모두,
저는 15 명의 의사가 모두 질병의 이미지를 0-9의 척도로 평가 한 데이터 세트를 분석하려고합니다. 110 개의 이미지가있었습니다. 나는 의사들의 다양성을보고 싶다. / 그들이 비슷한 순위에 오르는 것이 얼마나 좋은지를 결정하고 싶다. 이 문제를 어떻게 해결할 생각인가요?
다시 : 응답의 가변성배포 플랫폼은 한 번에 하나씩 각 응답을 조사하기위한 '이동'플랫폼입니다. X에 Y를 맞추는 것은 평가자를 보는 데 매우 유용 할 수 있습니다. 그래프 빌더에서는 데이터 필터와 같은 기능을 사용하여 많은 작업을 수행 할 수 있습니다. 모든 훌륭한 분석은 당신이 해결하고자하는 실용적인 문제를 명확하게 표현한 다음, 그 질문에 대답하기위한 적절한 분석 방법을 찾는다.
다시 : 응답의 가변성Peter의 조언에 추가하면 비상 계획 플랫폼을 사용하여 데이터를 분석 할 수 있습니다. 먼저 등급 응답이 서수 모델링 유형을 사용하도록 설정되어 있는지 확인하십시오. 의사를 식별하는 Rater 데이터 열은 명목상 모델링 유형을 사용해야합니다. 분석> Y를 X로 맞춤을 선택하십시오. Y 역할에 등급 등급을 지정하고 X 역할에 평가 항목을 할당하고 확인을 클릭하십시오. 비상 사태 옆의 빨간색 삼각형을 클릭하고 계약 통계를 선택하십시오. 카파 통계는 계약의 강도를 나타냅니다. 0에 가까운 카파는 약한 동의를 나타내고 1에 가까운 카파는 좋은 합의를 나타냅니다.
다시 : 응답의 가변성신경 쓰지 마. 웬일인지, 내가 그것을 달리게했을 때, 당신이 말했던 것처럼 효과가있었습니다. 감사!
Re: 응답의 가변성조언 해주셔서 감사합니다! 따라서 분할표는 얻을 수 있었지만 합의 통계는 볼 수 없습니다. 빨간삼각형을 클릭하면 나오는 2가지 옵션을 파일로 올렸습니다. 하나는 contingency analysis를 위한 red 삼각형이고 contigency table을 위한 것입니다.
내가 혼동하지 않기를 바랍니다! 내가 받은 도움에 감사드립니다.
