सांख्यिकी / समझौता
Cohen का कप्पा कैलकुलेटर (इंटर-रेटर सहमति)
कितनी बार हर रेटिंग-जोड़ी आई, इसकी तालिका से संयोग से आगे दो मूल्यांकनकर्ताओं की सहमति Cohen के कप्पा से मापें; क्रमबद्ध श्रेणियों के लिए रैखिक या द्विघात भार वाला कप्पा भी निकालें।
Cohen का कप्पा कैलकुलेटर (इंटर-रेटर सहमति): प्रेक्षित सहमति विकर्ण पर मौजूद आइटमों का हिस्सा है; संयोगवश हुई सहमति सभी श्रेणियों के लिए दोनों मूल्यांकनकर्ताओं के हिस्सों के गुणनफल का योग है। κ = (प्रेक्षित − संयोग) ÷ (1 − संयोग)। उदाहरण वाली तालिका में प्रेक्षित सहमति 73.8%, संयोगवश सहमति 34.8%, और κ = 0.597 है, जिसे मध्यम माना जाता है। भारित कप्पा क्रमबद्ध पैमानों पर मामूली अंतर के लिए भी कुछ श्रेय देता है। परिणाम statsmodels से मेल खाते हैं। यह आपके ब्राउज़र में 100% स्थानीय रूप से चलता है और सर्वर पर कोई फ़ाइल अपलोड नहीं होती।
- श्रेणी
- स्कूल और पढ़ाई के टूल्स
- रन
- आपके ब्राउज़र में
- लागत
- मुफ़्त · साइन अप की ज़रूरत नहीं
- उपलब्धता
- इस्तेमाल के लिए तैयार
पूरी तरह आपके ब्राउज़र में चलता है
कप्पा यह मापता है कि दो रेटर केवल संयोग से मिलने वाली सहमति से कितनी अधिक सहमति रखते हैं: κ = (observed − expected) ÷ (1 − expected), जहाँ अपेक्षित सहमति हर रेटर की कुल श्रेणी हिस्सेदारियों से आती है। क्रमबद्ध श्रेणियों के लिए weighted kappa लगभग सही उत्तरों को आंशिक अंक देता है। Landis और Koch के वर्गीकरण में 0.41–0.60 को मध्यम, 0.61–0.80 को पर्याप्त और 0.80 से अधिक को लगभग पूर्ण कहा जाता है; ये परंपरागत मानक हैं, परीक्षण नहीं।
हल किया गया उदाहरण
दो चिकित्सकों ने 80 मामलों को हल्का, मध्यम या गंभीर बताया और 59 मामलों (73.8%) पर सहमत हुए। उनकी श्रेणी-गणना से संयोगवश सहमति 34.8% है, इसलिए κ = (0.738 − 0.348) ÷ (1 − 0.348) = 0.597। रैखिक वेट 0.631 और द्विघात वेट 0.671 देते हैं।
दो श्रेणीबद्ध चर आपस में संबंधित हैं या नहीं, यह जाँचने के लिए, न कि रेटर कितनी अच्छी तरह सहमत हैं यह जानने के लिए, chi-square कैलकुलेटर का उपयोग करें।
Kappa की पेचीदगियाँ
जब कोई एक श्रेणी बहुत दुर्लभ या बहुत आम हो, तो अधिक सहमति के बावजूद Kappa कम हो सकता है। इसे तथाकथित kappa विरोधाभास कहते हैं; सहमति तालिका भी रिपोर्ट करें।
दो से अधिक रेटर के लिए Fleiss' kappa आम तौर पर इस्तेमाल किया जाने वाला विस्तार है।
इस्तेमाल करने का तरीका
- सहमति तालिका भरें: मूल्यांकनकर्ता A की श्रेणियाँ पंक्तियों में और मूल्यांकनकर्ता B की श्रेणियाँ कॉलम में रखें; सेल में गिनतियाँ दर्ज करें।
- साधारण श्रेणियों के लिए unweighted चुनें, या क्रमबद्ध श्रेणियों के लिए linear या quadratic weights चुनें।
- कप्पा, उसका लेबल और प्रेक्षित तथा संयोगवश हुई सहमति देखें।
गोपनीयता और सीमाएँ
आपका डेटा आपके ब्राउज़र में ही रहता है।
संबंधित टूल्स
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
क्या केवल प्रतिशत सहमति बताना पर्याप्त नहीं है?
क्योंकि मूल्यांकनकर्ता कुछ समय संयोग से भी सहमत होते हैं, खासकर जब कोई एक श्रेणी सामान्य हो; कप्पा उस हिस्से को हटा देता है।
अच्छा कप्पा कितना माना जाता है?
Landis और Koch के अनुसार 0.41–0.60 मध्यम, 0.61–0.80 पर्याप्त रूप से उच्च, और 0.81–1 लगभग पूर्ण सहमति दर्शाता है; आवश्यकताएँ क्षेत्र के अनुसार अलग-अलग होती हैं।
मुझे भारित कप्पा का उपयोग कब करना चाहिए?
क्रमबद्ध श्रेणियों के लिए, जैसे हल्का, मध्यम और गंभीर, जहाँ गंभीर के बजाय मध्यम रेटिंग देना, हल्के के बजाय गंभीर रेटिंग देने से कम असहमति है।
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