Cohen Kappa Katsayısı
Cohen's Kappa Coefficient of Inter-Rater Agreement · Ayrıca şöyle bilinir: kappa coefficient, kappa statistic, Cohen's Kappa (Değerlendiriciler Arası Uyum)
Cohen'in kappa (κ) katsayısı, Jacob Cohen tarafından 1960 yılında tanıtılan, kategorik sınıflandırmalar için derecelendiriciler arası güvenilirliğin istatistiksel bir ölçüsüdür. Basit yüzde uyumdan farklı olarak kappa, yalnızca şans eseri elde edilecek uyum düzeyini hesaba katarak düzeltme yapar ve bu da onu, iki derecelendiricinin bağımsız olarak gözlemleri aynı sayıda karşılıklı dışlayıcı kategoriye atadığı durumlarda standart ölçüt haline getirir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Tam olarak iki derecelendiricinin (insan kodlayıcılar, tanısal araçlar veya sınıflandırma algoritmaları) aynı öğe setini aynı sabit, karşılıklı dışlayıcı ve eksiksiz kategorilere bağımsız olarak kategorize ettiği ve şans uyumu için ayarlama yapan bir güvenilirlik katsayısına ihtiyaç duyduğunuzda Cohen'in kappasını kullanın. Kategoriler nominal veya sıralı olabilir; sıralı kategoriler için ağırlıklı kappa tercih edilir. Minimum önerilen örneklem boyutu yaklaşık 20 öğedir. Üç veya daha fazla derecelendirici söz konusuysa, bunun yerine Fleiss'in kappasını kullanın. Yaygınlık-ve-yanlılık paradoksu konusunda dikkatli olun: bir kategori diğerlerinden çok daha yaygın olduğunda, yüzde uyum yüksek olsa bile kappa düşük görünebilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Şans uyumunu düzeltir, bu da onu basit yüzde uyumdan daha bilgilendirici hale getirir.
- Nominal ve (ağırlıklı biçimde) sıralı kategorik verilere uygulanabilir.
- Sağlık bilimleri, sosyal bilimler ve hesaplamalı dilbilimde standart güvenilirlik ölçütü olarak yaygın kabul görmüştür.
- Landis & Koch kıyaslama ölçeği aracılığıyla yorumlanması basittir.
- Tam olarak iki derecelendirici için tasarlanmıştır; üç veya daha fazlası için Fleiss'in kappasını veya Krippendorff'un alfasını gerektirir.
- Yaygınlık-ve-yanlılık paradoksuna duyarlıdır: kategoriler çok dengesiz dağıldığında yüksek yüzde uyum, düşük bir kappa ile bir arada bulunabilir.
- Landis & Koch kıyaslamaları yaygın olarak kullanılmaktadır ancak ampirik verilere dayanmamaktadır ve mekanik olarak uygulanmamalıdır.
- Derecelendiriciye özgü yanlılığı veya sistematik anlaşmazlık örüntülerini modellemez.
SSS
Yüzde uyum ile kappa arasındaki fark nedir?
Yüzde uyum, iki derecelendiricinin aynı kategoriyi seçtiği tüm vakaları sayar. Kappa, yalnızca şans eseri beklenen uyum düzeyini (marjinal dağılımlar göz önüne alındığında) çıkarır ve şansın ötesindeki maksimum iyileşmeye göre normalleştirir. Zamanın %80'inde uyum sağlayan iki derecelendirici, her ikisi de aynı baskın kategoriyi seçme eğiliminde olduğunda yalnızca 0.50 kappa'ya sahip olabilir.
Ne zaman ağırlıklı kappa yerine ağırlıksız kappa kullanmalıyım?
Kategorilerin doğal bir sırası olduğunda (örneğin, şiddet dereceleri, Likert tipi derecelendirmeler) ve yakın kaçışların kısmi uyum olarak sayılmasını istediğinizde ağırlıklı kappa'yı kullanın. En yaygın olanı karesel ağırlıklandırma şemasıdır; daha büyük anlaşmazlıkları daha ağır cezalandırır. Doğal bir sırası olmayan nominal kategoriler için ağırlıksız kappa'yı kullanın.
Kappa'm düşük ama yüzde uyumum yüksek — ne oluyor?
Bu, yaygınlık-ve-yanlılık paradoksudur. Bir kategori diğerlerinden çok daha sık olduğunda, her iki derecelendirici de yalnızca yaygınlığı nedeniyle onu sık sık atayacak, bu da şans uyumunu artıracak ve kappayı düşürecektir. Her iki istatistiği birlikte raporlayın ve kategori dağılımının derecelendirme zorluğu hakkında bilgilendirici olup olmadığını göz önünde bulundurun.
İkiden fazla derecelendiriciyle nasıl başa çıkarım?
Cohen'in kappası tam olarak iki derecelendirici için tanımlanmıştır. Aynı öğeleri derecelendiren üç veya daha fazla derecelendirici için Fleiss'in kappasını kullanın. Derecelendiriciler öğeler arasında farklılık gösteriyorsa veya herhangi bir sayıda derecelendirici ve ölçek türüyle çalışan tek bir güvenilirlik tahmini istiyorsanız, Krippendorff'un alfas daha genel bir alternatiftir.
Kaynaklar
- Cohen, J. (1960). A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37–46. DOI: 10.1177/001316446002000104 ↗
- Landis, J.R. & Koch, G.G. (1977). The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data. Biometrics, 33(1), 159–174. DOI: 10.2307/2529310 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Cohen's Kappa Coefficient of Inter-Rater Agreement. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/cohens-kappa
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bağımsızlık Ki-kare Testiİstatistik↔ karşılaştır
- Çoklu Derecelendirici Uyumuna Yönelik Fleiss Kappa Katsayısıİstatistik↔ karşılaştır
- McNemar testiİstatistik↔ karşılaştır