Le Coefficient Kappa

	Introduction
	Définition de l'accord
	Accord entre 2 juges
	Accord entre plusieurs juges
	Limites du test
	Usages du test
	Applications pratiques
	Conclusion
	Annexes

Références

 

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Accord entre plusieurs juges

Cas avec 2 modalités de jugement

L’identité entre le coefficient de corrélation intra-classe et le coefficient Kappa est exploitée par Fleiss^[11] pour formuler le test statistique Kappa via une analyse de variance des informations obtenue en codant les jugements positifs à 1 et les jugements négatifs à 0.

Soit m juges (³ 2) qui de manière indépendante sont appelés à classer n observations d’un échantillon dans deux catégories de jugements : positive et négative. On définit la proportion de classement des n observations par les m juges dans la catégorie positive, soit :

avec

x_i : le nombre de jugements dans la catégorie + pour l’observation i

et

qui est le nombre moyen de jugements par observation et m_i le nombre total de jugements pour l’observation i.

La moyenne des carrés des écarts entre les observations (BMS) est approximativement égale à :

si n ³ 20.

La moyenne des carrés des écarts intra-observation (WMS) est égale à :

Le coefficient de corrélation intra-classe est estimé par :

avec

Si le nombre d’observations n est grand, m₀ et le nombre moyen de jugements par observation ( ) sont peu différents ; ils sont égaux si le nombre de jugements est constant pour toutes les observations.

Si on remplace m₀ par , l’expression du coefficient de corrélation intra-classe et de Kappa deviennent :

ce qui est équivalent à écrire :

avec

	Cas avec plus de 2 modalités de jugement
	Signification statistique
	Cas où le nombre de jugements est constant entre les observations
	Exemple

Pour tout savoir ou presque sur le test statistique Kappa...