카파 점수좋은 아침이에요,
조사에도 불구하고 내 문제에 대한 답을 찾을 수 없었으므로 다음과 같습니다.
분할표에서 카파 점수를 계산해야 합니다. 두 값에 대해 동일한 범주가 있지만 JMP 15에서는 Kappa를 계산하지 않습니다. 그러나 Kappa 공식은 실제 확률과 예상 확률의 차이와 예상 확률의 역수 비율이므로 제한이 없습니다.
저 좀 도와주실 수 있나요?
미리 감사드립니다
품질 및 프로세스 엔지니어링답변: 카파 점수이 경우에는 카파를 실제로 해석하지 않습니다. 문제는 값 1이 항상 3이라는 것입니다. 해당 값 1에는 변동이 없습니다. 발생할 수 있는 몇 가지 이유가 있지만 이것이 문제입니다. 통계는 가변성을 가지고 작동하며 거기에는 가변성이 없습니다.
답변: 카파 점수실제로 JMP는 Kappa를 계산해 주었습니다. Kappa는 0입니다.
이를 확인하기 위해 계산을 살펴보겠습니다.
Pr(a) = 합의 확률 = 가치 1에 동의 + 가치 2에 동의 + 가치 3에 동의 = 0/30 + 0/30 + 29/30 = 0.967.
Pr(e) = 기대 확률(여기서는 한계 합계 사용) = 기대값 1 + 기대값 2 + 기대값 3 = 0/30 * 1/30 + 0/30 * 0/30 + 29/30 * 30/ 30 = 0.967.
카파 = 0 / (1-.967) = 0.
답변: 카파 점수좋은 아침이에요,
답변해주셔서 감사합니다. 예, 실제로 더 좋아 보인다면 Kappa는 실제로 0입니다.
그런데 그러고 보니 이상하네요. 이것은 나의 97% 동의가 단지 우연에 의한 것이라는 뜻인가요?
얼핏 보면 30번 중 29번은 같은 대답을 하는 것이 우연보다 오히려 우월하다고 말할 수 있겠죠?
그렇다면 이 데이터에 대해 수행할 수 있는 더 나은 일치성 테스트가 있습니까?
도움을 주셔서 다시 한번 감사드립니다.
마리
Re: 카파 점수한 가지 더 생각해 보세요. 값 2는 3과 29/30번의 결과를 낸다고 할 수 있습니다. 값 1은 항상 3이므로 무시하세요.
Re: 카파 점수댄, 정말 고맙습니다.
일반적으로 점수는 0에서 3까지로 나뉘는데, 저는 카파를 적용하기로 했습니다. 하지만 이 경우에는 말씀하신 대로 전반적인 일치도에 대해서만 이야기하겠습니다. 카파를 적용할 수 없기 때문입니다.
최상의
