Was ist eine Analyse der Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten (auch als Messsystemanalyse für attributive Daten bezeichnet)?

Verwenden Sie eine Analyse der Prüferübereinstimmungen bei attributiven Daten zum Beurteilen der Übereinstimmung von subjektiven nominalen Einstufungen oder subjektiven ordinalen Einstufungen durch mehrere Prüfer und zum Ermitteln der Wahrscheinlichkeit, mit der Ihr Messsystem ein Teil fehlklassifiziert.

Nominale Daten: Nominale Daten sind kategoriale Variablen mit mehreren Stufen eines Merkmals ohne natürliche Rangfolge, z. B. knusprig, breiig und knackig (bei einer Untersuchung der Beschaffenheit eines Nahrungsmittels).
Ordinale Daten: Ordinale Daten sind kategoriale Variablen mit mindestens drei Einstufungen eines Merkmals in einer natürlichen Rangfolge, z. B. starke Ablehnung, Ablehnung, neutral, Zustimmung und starke Zustimmung.

Mit der Analyse der Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten können Sie u. a. folgende Fragen beantworten:

Stimmt der Prüfer bei allen Versuchen mit sich selbst überein?
Stimmt der Prüfer bei allen Versuchen mit dem bekannten Standard überein?
Stimmen alle Prüfer bei allen Versuchen mit sich selbst (innerhalb eines Prüfers) und den anderen (zwischen Prüfern) überein?
Stimmen alle Prüfer bei allen Versuchen mit sich selbst, den anderen und mit dem Standard überein?

Angenommen, fünf Prüfer nehmen eine Sichtprüfung von Stoff auf Fehler vor. Da Fehler im Stoff schwierig zu definieren sind, müssen Sie sich darauf verlassen, dass die Prüfer Stoffstichproben mit Standards vergleichen. Ihr Messsystem ist nicht akzeptabel, wenn die Einstufung der Stoffqualität von dem Prüfer abhängt, der den Stoff bewertet. Um die Leistung der Prüfer zu beurteilen, planen Sie eine Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten, um die Übereinstimmung zwischen fünf Prüfern zu untersuchen, die zehn Stoffproben mit jeweils drei Einstufungen bewerten. Jeder Stoffstichprobe ist ein Standard zugeordnet.

Bei eine grundlegenden Übereinstimmung zwischen den Prüfern besteht die Möglichkeit (jedoch keine Garantie), dass die Einstufungen genau sind. Liegt jedoch keine Übereinstimmung zwischen den Prüfern vor, können Sie sich nicht auf deren Einstufungen verlassen.

Hinweis

Prüferübereinstimmung bei attributiven Daten unterscheidet sich von Messsystemanalyse, attributive Daten (analytisch), einer Analyse zum Untersuchen von systematischer Messabweichung und Wiederholbarkeit eines Messsystems für attributive Daten.