2024 Autor: Elizabeth Oswald | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2024-01-13 00:02
Ein negatives Kappa steht für eine Zustimmung, die schlechter als erwartet ist, oder für eine Meinungsverschiedenheit. Niedrige negative Werte (0 bis –0,10) können allgemein als „keine Übereinstimmung“interpretiert werden. Ein großes negatives Kappa steht für große Meinungsverschiedenheiten unter den Bewertern. Daten, die unter Bedingungen solcher Meinungsverschiedenheiten zwischen Bewertern gesammelt wurden, sind nicht aussagekräftig.
Können Sie ein negatives Cohen-Kappa bekommen?
In seltenen Situationen kann Kappa negativ sein. Dies ist ein Zeichen dafür, dass sich die beiden Beobachter weniger einig waren als zufällig zu erwarten wäre. Es kommt selten vor, dass wir eine perfekte Übereinstimmung erzielen. Verschiedene Menschen haben unterschiedliche Interpretationen darüber, was ein gutes Maß an Übereinstimmung ist.
Was bedeutet Kappa in Statistiken?
Die Kappa-Statistik (oder Kappa-Koeffizient) ist die am häufigsten verwendete Statistik für diesen Zweck. Ein Kappa von 1 bedeutet perfekte Übereinstimmung, während ein Kappa von 0 eine zufällige Übereinstimmung anzeigt. Eine Einschränkung von Kappa besteht darin, dass es von der Prävalenz des beobachteten Befunds beeinflusst wird.
Wie melden Sie Kappa-Statistiken?
Um diese Daten zu analysieren, folgen Sie diesen Schritten:
- Öffnen Sie die Datei KAPPA. SAV. …
- Wählen Sie Analysieren/Deskriptive Statistiken/Kreuztabellen.
- Bewerter A als Zeile auswählen, Bewerter B als Sp alte auswählen
- Klicken Sie auf die Statistik-Sch altfläche, wählen Sie Kappa und Weiter.
- Klicken Sie auf OK, um die Ergebnisse für den hier gezeigten Kappa-Test anzuzeigen:
Ist die Kappa-Statistik ein Maß fürZuverlässigkeit?
Die Kappa-Statistik wird häufig verwendet, um die Interrater-Zuverlässigkeit zu testen. … Während es eine Vielzahl von Methoden zur Messung der Interrater-Zuverlässigkeit gab, wurde sie traditionell als prozentuale Übereinstimmung gemessen, berechnet als die Anzahl der Übereinstimmungsergebnisse dividiert durch die Gesamtzahl der Ergebnisse.
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