Kappa di Cohen

Abbozzo statistica
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Il Kappa di Cohen è un coefficiente statistico che rappresenta il grado di accuratezza e affidabilità in una classificazione statistica; è un indice di concordanza che tiene conto della probabilità di concordanza casuale; l'indice calcolato in base al rapporto tra l'accordo in eccesso rispetto alla probabilità di concordanza casuale e l'eccesso massimo ottenibile.

Questo valore deve il suo nome allo scienziato Jacob Cohen.

Attraverso la matrice di confusione è possibile valutare questo parametro:

κ = Pr ( a ) Pr ( e ) 1 Pr ( e ) , {\displaystyle \kappa ={\frac {\Pr(a)-\Pr(e)}{1-\Pr(e)}},}

dove Pr ( a ) {\displaystyle \Pr(a)} è data dalla somma della prima diagonale della matrice divisa per il totale dei giudizi e rappresenta la percentuale di giudizio, di fatto, concorde tra i giudici.

Mentre Pr ( e ) {\displaystyle \Pr(e)} è il prodotto dei totali positivi sommato a quelli negativi, il tutto diviso per il quadrato del totale dei giudizi ( P P + N N ) / T 2 {\textstyle (PP'+NN')/T^{2}} , e rappresenta la probabilità di accordo casualmente. Infatti P / T {\textstyle P/T} è la percentuale di valutazioni positive "reali" (o assegnate da uno dei due controllori) e lo stesso in modo analogo per P / T {\textstyle P'/T} , N / T {\textstyle N/T} ed N / T {\textstyle N'/T} ; la probabilità di accordo positivo (casuale o statistico) tra i due è quindi P / T P / T = P P / T 2 {\textstyle P/T*P'/T=PP'/T^{2}} così come quella di accordo negativo è N / T N / T = N N / T 2 {\textstyle N/T*N'/T=NN'/T^{2}} , da cui si ottiene la formula per la percentuale di accordo casuale, sommando le due probabilità.

Se κ = 1 {\displaystyle \kappa =1} , allora la statistica rappresenta il caso ottimo. Infatti 1 <= κ <= 1 {\displaystyle -1<=\kappa <=1} .

Esistono diversi "gradi di concordanza", in base ai quali possiamo definire se Kappa di Cohen è scarso o ottimo:

  • se k assume valori inferiori a 0, allora non c'è concordanza;
  • se k assume valori compresi tra 0-0,4, allora la concordanza è scarsa;
  • se k assume valori compresi tra 0,4-0,6, allora la concordanza è discreta;
  • se k assume valori compresi tra 0,6-0,8, la concordanza è buona;
  • se k assume valori compresi tra 0,8-1, la concordanza è ottima.
  Valori
reali
  p n totale
Valori
predetti
p' Veri
positivi
Falsi
positivi
P'
n' Falsi
negativi
Veri
negativi
N'
totale P N
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