目的の方法または計算式を選択してください。このトピックの内容Cohenのκ統計量(未知の標準)Cohenのκ統計量(既知の標準)Cohenのκの有意性検定Fleissのκ統計量(未知の標準)Fleissのκの有意性検定(未知の標準)Fleissのκ統計量(既知の標準)Fleissのκの有意性検定(既知の標準)Cohenのκ統計量(未知の標準)分類が名義値の場合はCohenのκ統計量を使用します。標準が未知で、Cohenのκを求めることを選択した場合、Minitabでは、データが次の条件を満たす場合にこの統計量を計算します。2人の検査者がそれぞれ1回のみの試行を行った特定の応答値に対して、1つのカテゴリ内でその値に等しくない応答をすべてまとめることによってκを計算できます。その後、2X2表を使用してκを計算できます。真の標準が未知の場合、Minitabでは次のようにしてCohenのκを推定します。サンプル総数Cohenのκ統計量(既知の標準)分類が名義値の場合はCohenのκ統計量を使用します。標準が既知で、Cohenのκを求めることを選択した場合、Minitabでは、下記の計算式を使用してκ統計量が計算されます。既知の標準を持つ試行の一致性に対するκ係数は、これらのκ係数の平均です。真の標準が既知の場合、最初に各試行からのデータと既知の標準を使用してκを計算します。0)という帰無仮説を検定するには、次の式を使用します。κの標準誤差これは片側検定です。帰無仮説の下では、zは標準正規分布に従います。zが棄却値αより有意に大きい場合は帰無仮説を棄却します。各試行および標準に対するκの標準誤差は、次のようになります。サンプル総数Fleissのκ統計量(未知の標準)κ統計値の計算には、次の2つの場合があります。各検査者内の一致を表すκ係数を計算します。この場合、mは各検査者の試行数で、m>1と仮定されます。分析者は各検査者のm回の試行間の一致を調べたいと考えています。ここでは、各試行は、検査者が前の試行の評価を覚えていない状態で行われると仮定します。ケース2—すべての検査者間の一致すべての検査者間の一致を表すκ係数を計算します。この場合、mはすべての検査者の試行の合計数です。検査者数は>1と仮定し、試行数は1または>1です。分析者はすべての検査者の一致を調べたいと考えています。全体のκの計算式xijはカテゴリjに分類されたサンプルiの評価数です。ここでiは1~n、jは1~kです。全体のκ係数は次のように定義されます。ここで、Poは、m回の試行内で観測された対の一致率です。Peは、評価が試行ごとに独立している場合に予想される一致率です。pjは、カテゴリjの全体の評価率を表します。PoとPeをKに代入すると、全体のκ係数は次の式で推定されます。試行数—ケース1の場合は各検査者の試行数、ケース2の場合は全検査者の試行数。単一カテゴリのκの計算式k個のカテゴリのうちの1つの分類(たとえばj番目)に関する一致を測定するには、目的のカテゴリ以外のすべてのカテゴリを1つにまとめて、上記の式を適用できます。その結果として得られるj番目のカテゴリのκ統計量の計算式は次のようになります。試行数—ケース1の場合は各検査者の試行数、ケース2の場合は全検査者の試行数。