一致性の統計量の統計的詳細

この節では、「分割表」プラットフォームにおける一致性の統計量について詳しく解説します。2名の評価者が、n個の対象を判定したとします。2人の判定者の判定が完全に一致している場合は、カッパ係数が1になります。観測された一致が、偶然によって一致する期待値を上回ると、カッパ係数は正の値になります。カッパ係数が大きいほど、一致性の高いことを示します。実際にはほとんどあり得ないケースですが、観測された一致性が偶然による一致性を下回ると、カッパが負になります。カッパ係数の最小値は、周辺度数に応じて-1から0までの値を取ります。

カッパ係数は、次式により計算されます。

この式で、 および

ここで、は番目のセルの個体の比率であり、が成り立つことに注意してください。

単純なカッパ係数の漸近分散は、次のような推定式で計算されます。

この式で, ,

Cohen（1960）とFleiss et al.（1969）を参照してください。

対称性に対するBowker検定は、「分割表における確率が対称である（pij=pjiである）」という帰無仮説を検定します。

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