Wz\u00f3r kappa Cohena oblicza si\u0119 w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n k = (p o<\/sub> \u2013 p mi<\/sub> ) \/ (1 \u2013 p mi<\/sub> )<\/strong><\/span><\/p>\n Z\u0142oto:<\/span><\/p>\n Zamiast po prostu oblicza\u0107 odsetek pozycji, co do kt\u00f3rych osoby oceniaj\u0105ce si\u0119 zgadzaj\u0105, Kappa Cohena pr\u00f3buje uwzgl\u0119dni\u0107 fakt, \u017ce osoby oceniaj\u0105ce mog\u0105 zgodzi\u0107 si\u0119 co do niekt\u00f3rych pozycji przez zwyk\u0142y przypadek.<\/span><\/p>\n Warto\u015b\u0107 Kappa Cohena zawsze mie\u015bci si\u0119 w przedziale od 0 do 1, gdzie:<\/span><\/p>\n Poni\u017csza tabela podsumowuje, jak interpretowa\u0107 r\u00f3\u017cne warto\u015bci Kappa Cohena:<\/span> <\/p>\n Naj\u0142atwiejszym sposobem obliczenia Kappa Cohena w R jest u\u017cycie funkcji cohen.kappa()<\/strong> z pakietu psych<\/strong> .<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak w praktyce wykorzysta\u0107 t\u0119 funkcj\u0119.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce dw\u00f3ch kurator\u00f3w w muzeum sztuki zostaje poproszonych o ocen\u0119 15 obraz\u00f3w, aby sprawdzi\u0107, czy s\u0105 wystarczaj\u0105co dobre, aby mo\u017cna je by\u0142o pokaza\u0107 na nowej wystawie.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak u\u017cywa\u0107 funkcji cohen.kappa()<\/strong> pakietu psych<\/b> do obliczenia Kappa Cohena dla dw\u00f3ch os\u00f3b oceniaj\u0105cych:<\/span><\/p>\n Kolumna szacunkowa<\/strong> wy\u015bwietla warto\u015b\u0107 Kappa Cohena.<\/span><\/p>\n Z wyniku widzimy, \u017ce Kappa Cohena wynosi 0,34<\/strong> .<\/span><\/p>\n Na podstawie poprzedniej tabeli powiedzieliby\u015bmy, \u017ce poziom zgodno\u015bci obu oceniaj\u0105cych by\u0142 \u201edo\u015b\u0107\u201d zadowalaj\u0105cy.<\/span><\/p>\n Je\u015bli chcesz obliczy\u0107 poziom zgodno\u015bci mi\u0119dzy trzema lub wi\u0119ksz\u0105 liczb\u0105 oceniaj\u0105cych, zaleca si\u0119 zamiast tego u\u017cycie Kappa Fleissa.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki zapewniaj\u0105 dodatkowe zasoby na temat Kappa Cohena:<\/span><\/p>\n Wprowadzenie do Kappy Cohena<\/a> W statystyce kappa Cohena s\u0142u\u017cy do pomiaru poziomu zgodno\u015bci mi\u0119dzy dwoma oceniaj\u0105cymi lub s\u0119dziami, kt\u00f3rzy klasyfikuj\u0105 ka\u017cdy element w wzajemnie wykluczaj\u0105ce si\u0119 kategorie. Wz\u00f3r kappa Cohena oblicza si\u0119 w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b: k = (p o \u2013 p mi ) \/ (1 \u2013 p mi ) Z\u0142oto: p o : Wzgl\u0119dna zgodno\u015b\u0107 zaobserwowana w\u015br\u00f3d oceniaj\u0105cych p […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3589","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n\n
\n
![\"Kappa](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kappa1.png\")
<\/p>\n Przyk\u0142ad: Oblicz Kappa Cohena w R<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (psych)<\/span>\n\n#define vector of ratings for both raters\n<\/span>miss1 = [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]\nmiss2 = [0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0]\n\n<\/span>#calculate Cohen's Kappa\n<\/span>Cohen. kappa<\/span> (x=cbind(miss1,miss2))\n\nCohen Kappa and Weighted Kappa correlation coefficients and confidence boundaries \n lower estimate upper\nunweighted kappa -0.14 0.34 0.81\nweighted kappa -0.14 0.34 0.81\n\n Number of subjects = 15 \n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Internetowy kalkulator Kappa Cohena
Jak obliczy\u0107 Kappa Cohena w Excelu<\/a>
Jak obliczy\u0107 Kappa Cohena w Pythonie<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"