0

Conger (1980) 提出的 kappa的修改版本是否在 Stata 中可用？试图谷歌它无济于事。

4

4 回答 4

2

这是一个老问题，但万一有人还在寻找——SSC 软件包kappaetc现在会计算出它，以及您可能想要的所有其他评分者间统计数据。

于 2017-11-16T21:51:40.910 回答
1

由于没有人对 Stata 解决方案做出回应，我开发了一些代码来使用 Gwet, KL (2012) 中提供的公式计算 Conger 的 kappa。评估者间可靠性手册（第 3 版），盖瑟斯堡，马里兰州：Advanced Analytics，LLC。尤其见第 34-35 页。

毫无疑问，我的代码没有其他人编写的那么高效，我欢迎其他人希望对代码或程序格式进行任何改进。

cap prog drop congerkappa
prog def congerkappa
  * This program has only been tested with Stata 11.2, 12.1, and 13.0.
  preserve
  * Number of judges
  scalar judgesnum = _N 
  * Subject IDs
  quietly ds
  local vlist `r(varlist)'
  local removeit = word("`vlist'",1)
  local targets: list vlist - removeit  
  * Sums of ratings by each judge
  egen judgesum = rowtotal(`targets')  
  * Sum of each target's ratings
  foreach i in `targets' {
    quietly summarize `i', meanonly
    scalar mean`i' = r(mean)
    }  
  * % each target rating of all target ratings  
  foreach i in `targets' {
    gen `i'2 = `i'/judgesum
    }  
  * Variance of each target's % ratings  
  foreach i in `targets' {
    quietly summarize `i'2 
    scalar s2`i'2 = r(Var)
    }  
  * Mean variance of each target's % ratings
  foreach i in `targets' {
    quietly summarize `i'2, meanonly
    scalar mean`i'2 = r(mean)
    }  
  * Square of mean of each target's % ratings  
  foreach i in `targets' {
    scalar mean`i'2sq = mean`i'2^2
    }    
  * Sum of variances of each target's % ratings
  scalar sumvar = 0
  foreach i in `targets' {
    scalar sumvar = sumvar + s2`i'2
    }    
  * Sum of means of each target's % ratings
  scalar summeans = 0
  foreach i in `targets' {
    scalar summeans = summeans + mean`i'2
    }   
  * Sum of meansquares of each target's % ratings
  scalar summeansqs = 0
  foreach i in `targets' {
    scalar summeansqs = summeansqs + mean`i'2sq
    } 
  * Conger's kappa
  scalar conkappa = summeansqs -(sumvar/judgesnum)
  di _n "Conger's kappa = "  conkappa
  restore
  end

程序所需的数据结构如下图所示。变量名不固定，但judge/rater变量必须在数据集中的首位。数据集不应包含除评委/评分者和目标/评分之外的任何变量。

 Judge    S1   S2   S3   S4   S5   S6 
 Rater1    2    4    2    1    1    4 
 Rater2    2    3    2    2    2    3 
 Rater3    2    5    3    3    3    5 
 Rater4    3    3    2    3    2    3

如果您想针对测试数据集运行此操作，您可以使用来自 StataCorp 的 Judges 数据集并如图所示对其进行重塑。

use http://www.stata-press.com/data/r12/judges.dta, clear
sort judge
list, sepby(judge)
reshape wide rating, i(judge) j(target)
rename rating* S*
list, noobs

* Run congerkappa program on demo data set in memory
congerkappa

我只针对 Gwet（第 35 页）中表 2.16 中的数据对此代码进行了一次验证测试，并复制了 Gwet 在第 35 页计算的 Conger 的 kappa = .23343。34. 在依赖它之前，请使用已知 Conger 的 kappas 在其他数据上测试此代码。

于 2013-07-21T01:10:50.927 回答
0

我不知道 Conger 的多个评估者的 kappa 是否在 Stata 中可用，但它可以通过irr包在 R 中使用，使用kappam.fleiss函数并指定exact选项。有关irrR 中的包的信息，请参阅http://cran.r-project.org/web/packages/irr/irr.pdf#page.12。

在 R 中安装并加载irr包后，您可以使用以下代码查看演示数据集和 Conger 的 kappa 计算。

data(diagnoses)
print(diagnoses)
kappam.fleiss(diagnoses, exact=TRUE)

我希望这里的其他人可以按照您的要求提供 Stata 解决方案，但如果您在 Stata 中找不到它，这至少可以提供一个解决方案。

于 2013-07-18T23:48:44.517 回答
-1

为了回应 Dimitriy 在下面的评论，我相信 Stata 的本机kappa命令适用于两个独特的评估者或两个以上的非独特评估者。

原始发布者可能还想考虑iccStata 中的命令，该命令允许多个唯一的评估者。

于 2013-07-19T01:15:07.203 回答