Acest coeficient se aplică pentru date de tip calitativ. Este foarte util atunci când analiza unui fenomen se bazează pe părerile (subiective) a doi specialiști și dorim să vedem dacă părerile acestora diferă semnificativ. O altă aplicație ar fi dacă o analiză efectuată la un anumit moment este aproape de analiza finală (echivalența pretestare-testare). Coeficientul kappa se interpretează astfel:
dacă val e cuprinsă între 0 – 0,20 – legătură slabă
dacă val e cuprinsă între 0,21 – 0,40 – legătură satisfăcătoare (fair)
dacă val e cuprinsă între 0,41 – 0,60 – legătură moderată
dacă val e cuprinsă între 0,61 – 0,80 – legătură bună
dacă val e cuprinsă între 0,81 – 1 – legătură foarte bună
Voi prezenta un exemplu pentru a explica mai bine modul în care se utilizează (și interpretează) acest instrument.
Exemplu (date fictive):
Fie un lot de 24 de subiecți. Doi specialiști și-au exprimat părerile asupra influenței unui stimul asupra acestor pacienți. S-a realizat următoarea codificare: 0 – slabă, 1 – medie, 2 – puternică. Datele au fost puse în PSPP:
Pentru a calcula coeficientul kappa pentru aceste date vom da câte un clic pe următoarele opțiuni: Analyze – Descriptive Statistics – Crosstabs
După ce vom da un clic pe Crosstabs va apărea fereastra (unde am pus o variabilă la linii si cealaltă la coloane):
Apoi vom da un clic pe butonul Statistics (partea de jos a ferestrei) și vom debifa opțiunea Chisq și vom bifa opțiunea Kappa, apoi vom da un clic pe Continue
După ce vom reveni la fereastra initială, vom da un clic și pe butonul Cells (nu e o etapă obligatorie în calcularea coeficientului kappa, dar poate fi util în analiza datelor – afișarea frecvențelor absolute și relative):
Aici am bifat opținea Count, Total și Expected. Apoi am dat un clic pe Continue, iar odată revenit la fereastra anterioară am dat un clic pe OK. Pe fereastra Output vom avea trei tabele cu rezultate:
În ultimul tabel observăm că am obținut pentru kappa valoarea 0,31 deci avem o legătură satisfăcătoare (cuprinsă între 0,21 și 0,40) între părerile celor doi specialiști.
Pe prima diagonală a celui de al doilea tabel avem cazurile pentru care părerile celor doi specialiști corespund. Astfel avem 8 cazuri în care amîndoi specialiștii au spus că influența e slabă, 4 cazuri în care amîndoi specialiștii au spus că influența e medie și 2 cazuri în care amîndoi specialiștii au spus că influența e puternică. În total avem 14 cazuri din 24 (putem calcula procentul folosind cele 2 numere sau adunând procentele de pe diagonală). Deci avem un procent de concordanță a părerilor celor 2 specialiști de 58,3%.
În practică se acceptă modelele pentru care coeficientul kappa este mai mare ca 0,6 (legătură bună și foarte bună).
softstat 