Concept

Kappa de Fleiss

Résumé
Kappa de Fleiss (nommé d'après Joseph L. Fleiss) est une mesure statistique qui évalue la concordance lors de l'assignation qualitative d'objets au sein de catégories pour un certain nombre d'observateurs. Cela contraste avec d'autres kappas tel que le Kappa de Cohen, qui ne fonctionne que pour évaluer la concordance entre deux observateurs. La mesure calcule le degré de concordance de la classification par rapport à ce qui pourrait être attendu si elle était faite au hasard. Il n'y a pas de mesure significative convenue, bien que certaines lignes directrices aient été données. Le Kappa de Fleiss peut être utilisé pour la classification binaire ou nominale. Il n'y a pas de version disponible pour les classifications de type ordonnée telles que celle de Likert. Le kappa de Fleiss est une généralisation de la statistique du Pi de Scott, Scott, W. (1955), une mesure statistique de concordance. Il est également lié à l'indicateur kappa de Cohen. Mais tandis que le Pi de Scott et le kappa de Cohen fonctionnent pour seulement deux observateurs, le kappa de Fleiss fonctionne pour n'importe quel nombre d'observateurs donnant une classification nominale, à un nombre fixe d'éléments. Il peut être interprété comme exprimant à quel point la valeur de concordance observée parmi les observateurs dépasse ce qui aurait pu être attendu si tous les observateurs avaient fait leur classification totalement au hasard. Il est important de noter que tandis que le kappa de Cohen considère que les deux mêmes observateurs classent un ensemble d'éléments, le kappa de Fleiss considère spécifiquement que bien qu'il y ait un nombre fixe d'observateurs (par exemple 3) par élément, les observateurs classant chaque élément sont sélectionnés aléatoirement (Fleiss, 1971, ). Cela signifie que l'élément 1 est classé par les Observateurs A, B et C; mais l'élément 2 pourrait être classé par les Observateurs D, E et F. A fortiori, les éléments ne peuvent pas avoir tous été classifiés par exactement les mêmes sujets.
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