Statistiques / Accord
Calculateur du kappa de Cohen (concordance interévaluateurs)
Mesurez la concordance entre deux évaluateurs au-delà du hasard avec le kappa de Cohen, ou le kappa pondéré avec des poids linéaires ou quadratiques pour les catégories ordonnées, à partir d’un tableau indiquant la fréquence de chaque paire de notes.
Calculateur du kappa de Cohen (concordance interévaluateurs): La concordance observée correspond à la proportion d’éléments situés sur la diagonale ; la concordance attendue par hasard est la somme, pour chaque catégorie, du produit des proportions des deux évaluateurs. κ = (observée − hasard) ÷ (1 − hasard). Pour le tableau d’exemple, la concordance observée est de 73,8 %, celle attendue par hasard de 34,8 %, et κ = 0,597, soit une concordance modérée. Le kappa pondéré tient compte des écarts faibles sur les échelles ordonnées. Les résultats correspondent à ceux de statsmodels. Fonctionne 100 % localement dans votre navigateur, sans aucun téléversement de fichier vers le serveur.
- Catégorie
- Outils pour l’école et les études
- Exécutions
- Dans votre navigateur
- Coût
- Gratuit · sans inscription
- Disponibilité
- Prêt à l'emploi
Fonctionne entièrement dans votre navigateur
Le kappa mesure dans quelle mesure deux évaluateurs sont d’accord au-delà de ce que produirait le hasard seul : κ = (observé − attendu) ÷ (1 − attendu), l’accord attendu étant calculé à partir de la répartition globale des catégories de chaque évaluateur. Pour les catégories ordonnées, le kappa pondéré accorde un crédit partiel aux écarts limités. Selon les qualificatifs de Landis et Koch, 0.41–0.60 correspond à un accord modéré, 0.61–0.80 à un accord substantiel et au-dessus de 0.80 à un accord presque parfait ; ce sont des conventions, pas des tests.
Exemple détaillé
Deux cliniciens évaluent 80 cas comme légers, modérés ou sévères et sont d’accord pour 59 d’entre eux (73,8 %). L’accord dû au hasard, calculé à partir des totaux de leurs catégories, est de 34,8 %, donc κ = (0,738 − 0,348) ÷ (1 − 0,348) = 0,597. Les pondérations linéaires donnent 0,631 et les pondérations quadratiques 0,671.
Pour vérifier si deux variables catégorielles sont liées, plutôt que d’évaluer le degré d’accord entre les évaluateurs, utilisez le calculateur du chi carré.
Particularités du kappa
Le kappa peut être faible malgré un accord élevé lorsqu’une catégorie est très rare ou très fréquente ; c’est ce qu’on appelle le paradoxe du kappa. Présentez également le tableau d’accord.
Pour plus de deux évaluateurs, le kappa de Fleiss est l’extension habituelle.
Comment l'utiliser
- Saisissez le tableau de concordance : les catégories de l’évaluateur A en lignes et celles de l’évaluateur B en colonnes, avec les effectifs dans les cellules.
- Choisissez l’option non pondérée pour des catégories simples, ou des poids linéaires ou quadratiques pour des catégories ordonnées.
- Consultez le kappa, son interprétation, ainsi que la concordance observée et celle attendue par hasard.
Confidentialité et limitations
Vos données restent dans votre navigateur.
Outils associés
Questions fréquentes
Pourquoi ne pas simplement indiquer le pourcentage de concordance ?
Parce que les évaluateurs sont parfois d’accord par hasard, en particulier lorsqu’une catégorie est fréquente ; le kappa retire cette part.
Quel est un bon kappa ?
Landis et Koch considèrent qu’une valeur de 0,41–0,60 indique une concordance modérée, de 0,61–0,80 une concordance substantielle et de 0,81–1 une concordance presque parfaite ; les exigences varient selon le domaine.
Quand utiliser le kappa pondéré ?
Pour des catégories ordonnées, comme léger, modéré et sévère, lorsqu’évaluer un cas comme modéré au lieu de sévère constitue un désaccord moins important que l’évaluer comme léger au lieu de sévère.
Outil gratuit · dans votre navigateur exécutions · aucun compte requis