Auteur
Melvin Alexander, analyste de recherche opérationnelle, Administration de la sécurité sociale MelA@ssa
Le kappa de Fleiss (sur la plateforme JMP Attribute Gauge), utilisant des échelles d'évaluation ordinales, a permis d'évaluer la concordance inter-évaluateurs entre radiologues indépendants ayant diagnostiqué des lésions abdominales pénétrantes. L'un des inconvénients du kappa de Fleiss est qu'il n'estime pas suffisamment la fiabilité inter-évaluateurs, car il se limite aux distributions de désaccords entre évaluateurs traités de manière égale. Généralement, les désaccords ne sont pas tous identiques et ont des amplitudes différentes selon la taille des évaluateurs. Comparé au kappa de Fleiss, l'alpha de Krippendorff différencie mieux les désaccords entre évaluateurs pour différentes tailles d'échantillon et estime les jugements, avec ou sans données manquantes, sur plusieurs échelles de mesure (binaire, nominale, ordinale, d'intervalle et de rapport) pour plusieurs évaluateurs. Actuellement, l'alpha de Krippendorff n'est pas disponible dans JMP, mais est calculé dans le langage de programmation statistique open source R. JMP se connecte à R via JSL pour exécuter des commandes R et échanger des données. Cette présentation démontrera l'intégration de JMP et R, permettant aux utilisateurs de tirer parti des puissantes fonctionnalités des deux outils. La combinaison de JMP et de R permet aux utilisateurs d'obtenir une meilleure compréhension et de meilleurs résultats analytiques. Les résultats ont permis aux radiologues de distinguer les signes d'imagerie permettant de détecter des lésions de ceux nécessitant une formation plus poussée.
