カッパスコアおはよう、
調査したにもかかわらず、問題に対する答えが見つからなかったので、ここに示します。
分割表でカッパスコアを計算する必要があります。 2 つの値のカテゴリは同じですが、JMP 15 はカッパを計算しません。 ただし、カッパ式には、実際の確率と期待される確率の差と、期待される確率の逆数の比であるため、制限はありません。
私を手伝ってくれますか？
前もって感謝します
品質およびプロセスエンジニアリングカッパスコアについてこの場合、私はカッパをあまり解釈しません。問題は、値 1 が常に 3 であることです。値 1 には変動性はありません。これが発生する理由はいくつか考えられますが、それが問題です。統計は変動性に基づいて機能しますが、そこには変動性はありません。
Re: カッパスコア実際、JMP は Kappa を計算しました。結果は 0 です。
これを理解するために、計算を順に見ていきましょう。
Pr(a) = 一致の確率 = 値 1 の一致 + 値 2 の一致 + 値 3 の一致 = 0/30 + 0/30 + 29/30 = 0.967。
Pr(e) = 期待される確率（ここでは限界合計を使用します） = 期待値 1 + 期待値 2 + 期待値 3 = 0/30 * 1/30 + 0/30 * 0/30 + 29/30 * 30/30 = 0.967。
カッパ = 0 / (1-.967) = 0.
Re: カッパスコアおはよう、
ご回答ありがとうございます。確かに、よく見ればカッパは確かに0です。
しかし、その後、私は奇妙なことに気づきました。これは、97% の同意が得られたのは単なる偶然ということですか?
一見すると、30 回中 29 回同じ答えが得られるということは、むしろ偶然よりも優れていると言えるでしょう?
では、このデータに対して行うより良い一致テストはあるのでしょうか?
ご助力に改めて感謝申し上げます。
マリー
カッパスコアについてもう一つの考え方：値2は29/30回で3という結果になると言えるでしょう。値1は常に3なので無視してください。
カッパスコアについてありがとうダン、
通常、スコアは 0 から 3 で割り振られるため、私は Kappa を適用することにしましたが、この場合は Kappa は適用できないため、おっしゃるとおり全体的な一致についてのみお話ししたいと思います。
最高
