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Minitab 21 - Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten - Zwei Kategorien - Fehlende Fleiss-Kappa-Werte

  • Erstellt am 16.9.2019
  • Überarbeitet am 27.4.2022
  • Software: Minitab 21, 20, 19

Bei meiner Untersuchung der Prüferübereinstimming bei attributiven Daten mit zwei Kategorien (zum Beispiel  fehlen die Fleiss-Kappa-Werte. Was ist der Grund hierfür?

Erläuterung

Die Kappa-Statistiken für Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten fehlen dann, wenn sowohl in der Attributspalte als auch in der Spalte mit dem bekannten Standard nur ein einziger Wert angenommen wird. Der Wert pj ist der Anteil der Gesamteinstufungen in Kategorie j. Sei j die Kategorie, in die alle Beobachtungen eingestuft werden. Dann ist pj = 1 und 1-pj = 0, also ist pj (1-pj) = 1*0 = 0. Sei j eine der übrigen Kategorien, in die alle Beobachtungen eingestuft werden. Dann ist pj = 0 und 1-pj = 1, also ist pj (1-pj) = 0*1 = 0.

Für eine Untersuchung der Prüferübereinstimmung der attributiven Daten Teile aus beiden Kategorien, also mit Standard Bestanden und Nicht Bestanden, notwendig. Wenn alle Teile aus der Kategorie Nicht Bestanden sind, und auch richtigerweise mit Nicht Bestanden bewertet werden, stimmen zwar alle Prüfer überein, und auch alle Prüfer mit dem Standard, aber es ist eine wesentliche Bedingung nicht erfüllt.

So könnte ein hypothetisches Bewertungssystem im Extremfall einfach grundsätzlich alle Stichproben durchfallen lassen. Selbst wenn Sie eine gute Stichprobe haben, würde das System diese durchfallen lassen. Wenn Sie nur Stichproben aus der Kategorie Nicht Bestanden testen, würde dieses System diese zwar richtig bewerten (weil es sie durchfallen lässt), allerdings wäre es kein fähiges System, was diese Analyse aber auf Grund des Versuchsaufbaus nicht erkennen würde.

Minitab schreibt in den Überlegungen zu den Daten für Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten, dass das Verhältnis der Kategorien etwa gleich sein sollte:

Prüfer sollten eine annähernd gleiche Anzahl von Stichproben aus jeder Kategorie bewerten.

Wenn die Antwortvariable binäre Werte annimmt (wie "Bestanden"/"Nicht bestanden" oder "Ja"/"Nein"), benötigen Sie mehrere gerade noch akzeptable Stichproben sowie mehrere gerade noch inakzeptable Stichproben. So sollte z. B. eine hinreichende Anzahl von Stichproben, die die Prüfung bestehen, diese nur knapp bestehen.

Question?

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