Estatísticas / Acordo
Calculadora de Kappa de Cohen (Concordância entre Avaliadores)
Meça a concordância entre dois avaliadores além do acaso com o kappa de Cohen ou o kappa ponderado, usando pesos lineares ou quadráticos para categorias ordenadas, a partir de uma tabela que mostra com que frequência cada par de avaliações ocorreu.
Calculadora de Kappa de Cohen (Concordância entre Avaliadores): A concordância observada é a proporção de itens na diagonal; a concordância esperada pelo acaso é a soma, entre as categorias, do produto das proporções dos dois avaliadores. κ = (observada − acaso) ÷ (1 − acaso). Para a tabela de exemplo, a concordância observada é 73,8%, a concordância pelo acaso é 34,8% e κ = 0,597, moderada. O kappa ponderado dá crédito a diferenças pequenas em escalas ordenadas. Os resultados correspondem aos do statsmodels. Roda 100% localmente no seu navegador, sem enviar nenhum arquivo para o servidor.
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O kappa mede quanto dois avaliadores concordam além do que seria esperado apenas pelo acaso: κ = (observado − esperado) ÷ (1 − esperado), em que a concordância esperada vem das proporções gerais de cada categoria para cada avaliador. Para categorias ordenadas, o kappa ponderado dá crédito parcial a erros próximos. As classificações de Landis e Koch consideram 0.41–0.60 moderada, 0.61–0.80 substancial e acima de 0.80 quase perfeita; são convenções, não testes.
Exemplo resolvido
Dois médicos classificam 80 casos como leves, moderados ou graves e concordam em 59 (73,8%). A concordância esperada ao acaso, com base nos totais de cada categoria, é de 34,8%, então κ = (0,738 − 0,348) ÷ (1 − 0,348) = 0,597. Os pesos lineares resultam em 0,631, e os quadráticos, em 0,671.
Para testar se duas variáveis categóricas estão relacionadas, em vez de avaliar o grau de concordância entre avaliadores, use a calculadora de qui-quadrado.
Particularidades do kappa
O kappa pode ser baixo mesmo com alta concordância quando uma categoria é muito rara ou muito comum, o chamado paradoxo do kappa; informe também a tabela de concordância.
Para mais de dois avaliadores, o kappa de Fleiss é a extensão usual.
Como usar
- Insira a tabela de concordância: as categorias do avaliador A nas linhas e as do avaliador B nas colunas, com as contagens nas células.
- Escolha sem ponderação para categorias comuns ou pesos lineares ou quadráticos para categorias ordenadas.
- Consulte o kappa, sua classificação e a concordância observada e esperada pelo acaso.
Privacidade e limitações
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Perguntas frequentes
Por que não informar apenas a porcentagem de concordância?
Porque os avaliadores concordam por acaso em parte das vezes, especialmente quando uma categoria é comum; o kappa remove essa parcela.
Qual é um bom valor de kappa?
Landis e Koch classificam 0,41–0,60 como moderado, 0,61–0,80 como substancial e 0,81–1 como quase perfeito; os requisitos variam conforme a área.
Quando devo usar o kappa ponderado?
Para categorias ordenadas, como leve, moderada e grave, em que classificar como moderada em vez de grave representa uma discordância menor do que classificar como leve em vez de grave.
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