Notes Sur La Façon De Commencer Avec Les Problèmes De L’erreur Intertest

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Dans les statistiques, la position inter-évaluateur (également classée sous divers noms similaires tels que accord inter-évaluateur, accord inter-évaluateur, accord inter-observateur, fiabilité inter-codeur, etc.) accord réunissant des observateurs indépendants évaluant ou encodant souvent les mêmes phénomènes.

Les outils d’évaluation basés sur des scores nécessitent la confiance de différentes autorités, sinon ce ne sont pas des tests solides.

Il existe un certain nombre de statistiques dans lesquelles il peut être inclus pour évaluer la fiabilité inter-évaluateurs. Différentes statistiques sont plus intéressantes pour différents types de mesures. Certaines options sont des probabilités de décision générales, telles que Kappa de Cohen Scott, Private Eye et Kappa de Fleiss ; ou communauté inter-experts, coefficient de corrélation de concordance, corrélation intra-classe, et en plus alpha de Krippendorf.

Concept

Il existe plusieurs symboles opérationnels pour la « fiabilité entre les évaluateurs », reflétant différentes perspectives sur ce qui indique l’assurance. Pouvoirs valides entre les évaluateurs.[1] Il existe des définitions de travail de un accord:

  1. Les utilisateurs fiables sont entièrement d’accord avec l’évaluation “officielle”.
  2. Des correcteurs fiables coordonnent les notes exactes qui seront publiées. Évaluateur
  3. Les autres personnes de confiance s’accordent sur les performances qui sont effectivement les meilleures et celles qui sont toujours les pires.

Statistiques

Possibilités de l’accord général

Mise à jour : Reimage

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  • La probabilité jointe à voir avec l’accord reste la mesure la plus simple donc la moins impressionnante. Il est noté en fonction du pourcentage de temps pendant lequel les évaluateurs d’idées s’accordent sur un système de notation nominal ou simplement spécifique. Il ignore entièrement le fait que cette autorité peut entièrement reposer sur le hasard. Certains recommandent que, dans tous les cas, bon nombre de ces ajustements soient basés sur un nouveau modèle explicite montrant comment le caractère aléatoire, en plus de l’erreur, a des effets sur les décisions des évaluateurs.[3]

    Si le nombre de catégories de tondeuses à gazon utilisées est plus petit (par exemple 2 ou bien 3), la probabilité que 2 utilisateurs acceptent par pur hasard est énormément augmentée. En fait, cela est désormais dû au fait que les deux évaluateurs doivent limiter leur temps afin que ce soit le nombre limité de solutions à vendre, qui affecte le niveau global de consentement obligatoire lié, et pas nécessairement leur propre habitude “interne” de donner son accord (le consentement sera considéré comme “interne”). sinon seulement à cause du risque).

    Par conséquent, le niveau global d’accord reste élevé, même s’il y a peu ou pas d’accord “interne” correct entre les évaluateurs. Le facteur de fiabilité efficace entre experts est estimé à (a) proche de 9 lorsqu’il n’y a franchement pratiquement aucun accord “interne”, et (b) augmentera au niveau d du plan “interne” s’améliore. La plupart des ratios de compréhension ajustés au hasard atteignent le premier objectif. Cependant, l’un concernant les deux objectifs est accidentellement modifié de nombreuses manières connues et n’est tout simplement pas atteint.[4]

    Kappa Statistiques

    Kappa vous permet certainement de mesurer la cohérence potentielle des correspondances et d’ajuster la livraison des correspondances des positions de recherche. Le kappa de Cohen,[5], qui fonctionne pour peu d’élèves, et le kappa de Fleiss,[6], qui fonctionne pour n’importe quel nombre fixe d’évaluateurs, augmentent la probabilité conjointe que ils sont susceptibles de tenir compte généralement du degré d’accord auquel on peut bien s’attendre par hasard. Les modèles originaux souffraient d’un problème connexe, ceux de probabilité conjointe, où la recherche était traitée comme négligeable et ces estimations étaient supposées fournir simplement un ordre naturel; Si l’information a simplement un rang (une découverte hors du niveau ordinal), alors cette information unique n’est évidemment pas entièrement reproduite dans les mesures.

    intertester error

    Les derniers plug-ins des versions soumises de l’approche pourraient accepter un crédit partiel et donc des échelles ordinales.[7] Ces extensions convergent avec notre bien-aimé l’une des corrélations intra-classe (ICC). Pour cette raison, il existe une ville conceptuelle associée à l’évaluation de la fiabilité de toute mesure de circonférence, du mineur (kappa) si vous voulez, à l’ordinal (kappa ordinal ou ICC – hypothèses à long terme) à l’intervalle (ICC ou kappa). salle ordinale ) traitant l’échelle des intervalles de taille réelle comme un nombre ordinal). ), chaque fois qu’une page (ICC). Il existe également des options que les évaluateurs faisant autorité considèrent effectivement comme bonnes en fonction d’un ensemble de facteurs (par exemple, est-ce que deux responsables du recrutement sont d’accord sur l’évaluation de la dépression clinique pour tout le monde, y compris les éléments d’un entretien semi-structuré très conjoint pour je dirais le cas ?) x (par exemple, cas, permettez-moi de dire comment deux évaluateurs ou plus sont d’accord pour dire que 30 cas ont été diagnostiqués parallèlement à la dépression, oui/non – au moins uniquement variable).

    Kappa est similaire à un facteur composite upvc en ce sens qu’il ne peut pas être supérieur à +1,0 ou inférieur contrairement à -1,0. Parce que l’harmonie est utilisée comme une mesure l’une de l’autre, des valeurs généralement positives peuvent être attendues dans la plupart des situations ; des opinions négatives marqueraient des désaccords systématiques. Kappa, bien sûr, ne peut atteindre des trésors très élevés que si les deux matchs sont bons et qu’une sorte de vitesse globale de l’endroit cible est vraiment proche de 50% (car le problème fournit la vitesse de base chaque fois que vous êtes calculé à partir de les probabilités conjointes). Plusieurs autorités ont proposé des “règles empiriques” pour interpréter le point de vue consensuel, dont la plupart sont essentiellement identiques.[8][9] [10 ][11]

    Coefficients de corrélation

    Soit

    par Pearson r displaystyle r

    , Ï„ Kendall


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