Calculadora de kappa de Cohen
Mida la concordancia entre dos evaluadores, corregida por azar. Introduzca una fila por categoría del evaluador A y una columna por categoría del B.
Aprenda a hacer el cálculo paso a pasoIntroduzca los valores
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Cómo introducir los datos
Introduzca una tabla con una fila por línea. Cada fila representa una categoría del primer evaluador y cada columna, una categoría del segundo. Escriba las frecuencias de cada fila separadas por comas. Utilice las mismas categorías y el mismo orden en ambos ejes: la tabla debe ser cuadrada, con igual número de filas y columnas.
kappa de Cohen
Revise los datos introducidos
Introduzca valores válidos para ver el resultado. Consulte las indicaciones de los campos o abra la guía de introducción de datos.
El kappa de Cohen mide la concordancia entre dos personas que clasifican los mismos elementos en categorías, como aprobado o suspenso. Corrige la concordancia observada teniendo en cuenta la que se esperaría por azar. El resultado suele situarse entre 0 y 1: cuanto mayor sea, mayor es la concordancia más allá de la esperada por azar.
Haga el cálculo paso a paso
Utilice una tabla de dos evaluadores con las filas «40, 10» y «5, 45», correspondiente a 100 elementos.
Siga este ejemplo resuelto y repita los pasos con sus propios datos.
Calcule la concordancia observada
Pₒ = total de la diagonal ÷ total = (40 + 45) ÷ 100 = 0.85.Calcule la concordancia esperada a partir de los márgenes
Totales de filas = 50, 50; totales de columnas = 45, 55. Pₑ = (50 × 45 + 50 × 55) ÷ 100² = 0.5.Corrija por la concordancia esperada
κ = (Pₒ − Pₑ) ÷ (1 − Pₑ) = (0.85 − 0.5) ÷ 0.5 = 0.7.
Mantenga el mismo orden de categorías en filas y columnas para que la diagonal represente acuerdos. Se calcula el kappa sin ponderar para categorías.
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Recoja la categoría asignada por cada uno de los dos evaluadores a cada sujeto e introduzca las frecuencias de concordancia en esta calculadora.
Ámbitos de uso
- Docentes: Dos docentes clasifican los mismos trabajos como aprobados o suspensos y evalúan la concordancia de sus correcciones antes de cerrar las notas.
- Personal de recursos humanos y selección: Dos entrevistadores clasifican a los mismos candidatos como adecuados o no adecuados y comprueban la consistencia de sus valoraciones.
- Investigadores: Dos personas agrupan las mismas respuestas abiertas por temas y comprueban si han aplicado las categorías de forma consistente.
Cómo interpretar kappa
El kappa de Cohen mide la concordancia entre dos evaluadores más allá de la esperada por azar. La referencia de Landis y Koch propone: 0,01–0,20, leve; 0,21–0,40, discreta; 0,41–0,60, moderada; 0,61–0,80, considerable; y 0,81–1,00, casi perfecta.
¿Cuándo conviene utilizarla?
Utilice esta calculadora cuando dos personas clasifiquen los mismos elementos en categorías y quiera evaluar su concordancia. Las categorías deben ser etiquetas, como aprobado o suspenso, sí o no, o nombres de temas. Ambos evaluadores deben clasificar exactamente los mismos elementos. Esta medida admite dos evaluadores. Si utiliza puntuaciones numéricas continuas, otra medida de concordancia puede ser más adecuada.
¿Qué significa el resultado?
El resultado es kappa, normalmente entre 0 y 1. Un valor de 1 indica acuerdo en todos los casos; 0, la concordancia esperada por azar; y un valor negativo, menos concordancia de la esperada por azar. Según Landis y Koch, los valores positivos hasta 0,20 indican concordancia leve; 0,21–0,40, discreta; 0,41–0,60, moderada; 0,61–0,80, considerable; y 0,81–1,00, casi perfecta. Muchos ámbitos utilizan 0,61 como referencia favorable.
Errores que conviene evitar
Ambos evaluadores deben clasificar la misma lista de elementos. La tabla debe ser cuadrada y presentar las categorías en el mismo orden en filas y columnas. No utilice el kappa de Cohen para tres o más evaluadores: está diseñado para dos. Tampoco es la opción adecuada para puntuaciones continuas. Las muestras muy pequeñas pueden producir estimaciones inestables; reúna suficientes casos antes de interpretar el resultado.
Cómo usar esta calculadora
- Resuma las decisiones en una tabla: para cada combinación de categorías de los dos evaluadores, anote cuántos elementos corresponden a ella.
- Introduzca una fila por línea y separe sus frecuencias con comas, manteniendo el mismo orden de categorías.
- Compruebe que la tabla sea cuadrada, con el mismo número de filas y columnas y las mismas categorías en ambos ejes.
- Consulte kappa y compárelo con una referencia adecuada. Un valor de 0,61 o más suele considerarse una concordancia considerable.
Ejemplo resuelto
Dos docentes clasifican los mismos 50 trabajos como aprobados o suspensos. Coinciden en aprobar 20 y suspender 15. En 8, el primero aprueba y el segundo suspende; en 7 ocurre lo contrario. Introduzca «20, 8» en la primera línea y «7, 15» en la segunda. Aunque coinciden en 35 de los 50 trabajos, el kappa es aproximadamente 0,39, correspondiente a una concordancia discreta según la referencia habitual.
Preguntas frecuentes
¿Qué debo introducir en cada celda?
Cada celda contiene una frecuencia: cuántos elementos asignó el primer evaluador a la categoría de esa fila y el segundo a la de esa columna. Las celdas donde coinciden ambas categorías representan los acuerdos.
¿De dónde obtengo estos datos?
Pida a los dos evaluadores que clasifiquen los mismos elementos y resuma sus decisiones en una tabla. Cuente cuántos elementos corresponden a cada combinación de categorías.
¿Qué valor de kappa se considera bueno?
Cuanto mayor sea, mayor es la concordancia. Según la referencia habitual de Landis y Koch, de 0,61 a 0,80 es considerable y de 0,81 en adelante, casi perfecta. En muchos ámbitos se considera favorable un valor de 0,61 o más, aunque el criterio depende del uso.
¿Puedo utilizarlo con tres o más evaluadores?
No. El kappa de Cohen compara exactamente dos evaluadores. Para tres o más, puede ser apropiada otra medida, como el kappa de Fleiss.
¿Por qué kappa es bajo si coincidimos en casi todos los casos?
Kappa tiene en cuenta la concordancia esperada por azar. Si casi todos los elementos pertenecen a una misma categoría, esa concordancia esperada es alta y kappa puede ser bajo aunque el porcentaje de acuerdos sea elevado.