<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Autor
Melvin Alexander, analista de investigación de operaciones, Administración de la Seguridad Social MelA @ ssa
Fleiss 'kappa (en la plataforma JMP Attribute Gauge) utilizando escalas de calificación ordinales ayudó a evaluar el acuerdo entre evaluadores entre radiólogos independientes que diagnosticaron pacientes con lesiones abdominales penetrantes. Un inconveniente de la kappa de Fleiss es que no estima suficientemente la confiabilidad entre evaluadores, ya que se limita a las distribuciones de desacuerdo entre los evaluadores que reciben el mismo trato. Típicamente, los desacuerdos no son todos iguales y tienen diferentes magnitudes con múltiples evaluadores. Cuando se compara con el kappa de Fleiss, el alfa de Krippendorff diferencia mejor los desacuerdos de los evaluadores para varios tamaños de muestra; y estima juicios, con o sin datos faltantes, a través de múltiples escalas de medición (binario, nominal, ordinal, intervalo y relación) para múltiples evaluadores. Actualmente, el alfa de Krippendorff no está disponible en JMP, pero se calcula en el lenguaje de programación estadístico R de código abierto. JMP se conecta a R a través de JSL para ejecutar comandos R e intercambiar datos. Esta presentación demostrará la integración de JMP y R que permite a los usuarios aprovechar las potentes capacidades de ambas herramientas. La combinación de JMP y R ayuda a los usuarios a obtener más información y obtener mejores resultados analíticos. Los resultados ayudaron a los radiólogos a discernir qué signos de imagen detectaron lesiones de signos que necesitaban una mejor capacitación de detección.
