La série Fidélité inter-juges : mesurez le degré d’accord entre les juges — kappa de Cohen, pondéré et de Fleiss pour les évaluations catégorielles, le coefficient de corrélation intraclasse (ICC) pour les évaluations continues, et le graphique d’accord de Bangdiwala — avec les packages irr, psych et vcd. Chaque exemple s’exécute en direct.
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Lorsque deux juges ou plus classent ou notent les mêmes éléments, vous devez savoir dans quelle mesure ils s’accordent — au-delà du hasard. Cette série couvre les mesures d’accord standard : le kappa pour les évaluations catégorielles (de Cohen, pondéré et de Fleiss), le coefficient de corrélation intraclasse (ICC) pour les évaluations continues, et le graphique d’accord pour le visualiser — avec les packages irr, psych et vcd.
La vérification la plus rapide : le kappa de Cohen entre deux juges à partir de leurs évaluations brutes, avec irr::kappa2() — corrigé pour le hasard, il est donc plus honnête que le pourcentage d’accord brut :
library(irr)
ratings <- data.frame(
rater1 = c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "C", "B", "A", "C"),
rater2 = c("A", "B", "A", "B", "B", "A", "C", "C", "A", "C")
)
kappa2(ratings) Cohen's Kappa for 2 Raters (Weights: unweighted)
Subjects = 10
Raters = 2
Kappa = 0.697
z = 3.1
p-value = 0.00191 Un kappa proche de 1 indique un fort accord ; proche de 0, il n’est pas meilleur que le hasard.
Demandez à Prova « comment mesurer l’accord entre mes juges ? » — elle répond avec la bonne mesure (kappa, ICC ou graphique d’accord) et du code que vous pouvez exécuter sur vos propres données. The runtime is the judge. Demander à Prova →
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