フライスのκ係数の計算ツール
期待される一致を考慮して、3人以上の評価者の一致度を調べられます。対象ごとに行を分け、各カテゴリを選んだ評価者の人数を貼り付けてください。
計算の手順を学ぶ数値を入力
入力に応じて結果が更新されます。
対象を行、カテゴリを列にし、各セルにそのカテゴリを選んだ評価者の人数を入力します。行ごとの合計人数を揃えてください。
フライスのκ係数
入力内容を確認してください
有効な値を入力すると結果が表示されます。各欄のヒントやデータ入力ガイドを確認してください。
計算はお使いのブラウザー内で行われ、入力データは当社に送信されません。
自分で計算する
3人の評価者が3つの対象を、それぞれ2カテゴリに分類します。カテゴリ別人数の各行は3,0、2,1、0,3です。
この計算例に沿って手順を確認し、自分の数値でも計算してみてください。
各対象の一致度を求める
Pᵢ = [カテゴリ別人数の二乗和 − 3] ÷ [3 × (3 − 1)]。3つの結果は1、1/3、1です。対象ごとの一致度を平均する
P̄ = (1 + 1/3 + 1) ÷ 3 = 7/9。全カテゴリへの分類数から期待一致率を求める
カテゴリの割合 = 5/9と4/9。Pₑ = (5/9)² + (4/9)² = 41/81。偶然に期待される一致を補正する
κ = (7/9 − 41/81) ÷ (1 − 41/81) = 22/40 = 0.55.
各行に入れるのは個々の評価者の得点ではなく、カテゴリごとの人数です。すべての行の合計を、同じ評価人数に揃えてください。
計算ツールで答えを確認する
フライスのκ係数はどのようなときに使いますか？
コーエンのκ係数は2人の評価者に使います。フライスのκ係数では、各対象の評価数が一定である場合に、同じ考え方を拡張します。対象ごとに同じ評価者である必要はありません。入力するのは個々の評価のペアではなく、各対象を各カテゴリに分類した人数です。
結果の読み方
κ係数の最大値は1で、完全な一致を示します。0は期待される一致と同程度、負の値はそれより低い一致です。LandisとKochの目安では、正の値で0.20まではわずかな一致、0.21～0.40は弱い一致、0.41～0.60は中程度、0.61～0.80は高い一致、0.80超はほぼ完全な一致です。状況に応じて解釈してください。
よくある質問
データはどのように並べますか？
対象ごとに1行、評価カテゴリごとに1列を使います。各セルには、その対象をそのカテゴリに分類した評価者の人数を入れます。各行の評価人数の合計は同じにしてください。