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[R] Fleiss' kappa (플레이스의 카파) 본문
지난 포스팅에서 3개 이상의 범주형 비교군 간 일치도를 확인하는 방법인 플레이스 카파에 대해 알아보았다.
2024.11.22 - [Statistics & AI/Correlation] - [통계] Fleiss' kappa (플레이스의 카파)
이번 포스팅에서는 예제를 통해 R에서 플레이스 카파(Fleiss' kappa)를 계산하는 방법에 대해 알아보겠다.
1. 예시 데이터
- 분석 목적 : 평가자 4명의 진단 결과 일치도를 확인하고자 한다.
- 사용 데이터 : 명목 척도로 이루어진 4개의 범주형 변수
> head(data)
rater1 rater2 rater3 rater4
0 I-2 0 I-1
0 0 0 0
0 0 0 0
0 0 0 I-2
0 0 I-1 I-2
0 0 0 0
0 0 0 I-2
I-1 0 I-1 0
0 0 0 0
I-1 0 0 I-1
2. R 코드 및 해석
{irr} 패키지의 kappam.fleiss() 함수를 사용한다.
detail = TRUE로 지정하여 각 범주 항목의 카파도 함께 출력한다.
library(irr)
kappam.fleiss(first, detail = T)
출력 결과는 아래와 같다.
> kappam.fleiss(first, detail = T)
Fleiss' Kappa for m Raters
Subjects = 2000
Raters = 4
Kappa = 0.558
z = 59.2
p-value = 0
Kappa z p.value
0 0.592 57.488 0.000
E 0.433 15.512 0.000
I-1 0.348 23.111 0.000
I-2 0.363 30.692 0.000
M 0.539 27.879 0.000
전체 Kappa가 0.558로 보통 수준의 일치도를 보임을 확인할 수 있다.
여기서 p.value는 kappa가 무작위 수준이라는 귀무가설을 검정한 결과이다. Kappa 값이 크더라도 p.value가 유의하지 않으면 평가자 간 일치도를 통계적으로 확신할 수 없다.
- : 완벽한 일치
- 0.75 ≤ κ < 1: 높은 일치도
- 0.4 ≤ κ < 0.75: 보통 수준
- κ < 0.4: 낮은 일치도
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