二値評価のコーエンのκ係数計算
対応する二値評定表から、観測一致率、周辺分布による偶然一致率、重みなしCohenのκを求めます。
計算結果
結果
—
計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
観察された合意のために対角線を推定し、期待される合意のために一致する行/列の限界比率を使用する。余分な合意を1から予想される合意を1から除外する。
κ=(po−pe)/(1−pe); po=(a+d)/n; pe=[(a+b)(a+c)+(c+d)(b+d)]/n²
計算例
40 、 10 、 5 、 45 は、協定 0.85 と期待される協定 0.5 を遵守し、カッパ 0.7 を与えている。
前提条件と入力上の注意
2つのレーサー、同じ項目、同じ2つのカテゴリの意味。カウントは非負の完全なペア観測であり、それぞれが最大1e9である。これは重み付けされていない二進カッパであり、マルチレイター拡張、信頼区間、または有意性検定はない。カッパは、偶然の一致が1に等しく、負である可能性がある場合に未定義である。ここでは、普遍的な定性的評価尺度は存在せず、一致は正しさを確立しない。
参考資料： scikit-learn:コーエンカッパの定義
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
分割表から、ピアソンのカイ二乗、期待度数、近似p値、クラメールのVを求めます。
陽性・陰性の信号を受けた後の確率を更新し、基準率の影響、4結果の確率表、品質管理の期待件数を表示します。
複数のp値を、ボンフェローニ法、ホルム法、ベンジャミニ・ホッホベルク法で調整します。
広告掲載用スペースです。