各検査者の評価の一貫性を特定するには、検査者内グラフを評価します。各検査者の一致率(青い円)と一致率の信頼区間(赤い円)を比較します。
各検査者の評価の正確性を特定するには、検査者対標準グラフを評価します。各検査者の一致率(青い円)と一致率の信頼区間(赤い円)を比較します。
検査者内グラフは、複数回の試行を行った場合のみ表示されます。
この検査者内グラフは、Amandaの評価が最も一貫性が高く、Ericの評価が最も一貫性が低いことを示しています。検査者対標準グラフは、Amandaの評価が最も正確性が高く、Ericの評価が最も正確性が低いことを示しています。
各検査者の評価の一貫性を特定するには、検査者内表でκ統計量を評価します。評価が順位の場合は、Kendallの一致係数も評価する必要があります。検査者内表は、各検査者が1つの項目を2回以上評価する場合に表示されます。
評価者が同じサンプルを評価する場合に、複数の評価者によって作成された名義または順位評価の一致度を評価するには、κ統計量を使用します。
AIAGは、κ値が0.75以上のときに一致度が高いとしています。ただし、0.90以上など、より高いκ値が望ましいです。
欠陥の程度を1~5段階で表したものなど、順序評価を用いている場合は、κ統計だけを利用するよりは順位を考慮するKendall係数も利用する方が適切です。
検査者内表は検査者の評価が一貫しているかどうかを示すものであって、評価が参照値と一致しているかどうかを示すものではないことに注意してください。一貫性のある評価が正しい評価であるとは限りません。
多くのκ値は1で、検査者内の試行間で評価が完全に一致していることを示しています。Ericのいくつかのκ値は0.70に近くなっています。それらのサンプルのEricの評価が一貫していない理由を調査する必要がある可能性があります。データは順位であるため、Kendallの一致係数も表示されます。これらの値はすべて0.98より大きく、検査者内の評価に非常に強い関連性があることを示しています。
各検査者の評価の正確性を特定するには、各検査者対標準表でκ統計量を評価します。評価が順位の場合は、Kendallの相関係数も評価する必要があります。各検査者対標準表は、各サンプルの参照値を指定した場合に表示されます。
評価者が同じサンプルを評価する場合に、複数の評価者によって作成された名義または順位評価の一致度を評価するには、κ統計量を使用します。
AIAGは、κ値が0.75以上のときに一致度が高いとしています。ただし、0.90以上など、より高いκ値が望ましいです。
欠陥の程度を1~5段階で表したものなど、順序評価を用いている場合は、κ統計だけを利用するよりは順位を考慮するKendall係数も利用する方が適切です。
ほとんどのκ値は0.80より大きく、各検査者と標準が良好に一致していることを示しています。いくつかのκ値は0.70に近く、特定のサンプルまたは検査者についてさらに調査が必要である可能性を示しています。評価が順位であるため、Kendallの相関係数も表示されます。これらの値の範囲は0.951863から0.975168までになっており、評価と標準値との間に強い関連性があることを示しています。
検査者間の評価の一貫性を特定するには、検査者間表でκ統計量を評価します。評価が順位の場合は、Kendallの一致係数も評価する必要があります。
評価者が同じサンプルを評価する場合に、複数の評価者によって作成された名義または順位評価の一致度を評価するには、κ統計量を使用します。
AIAGは、κ値が0.75以上のときに一致度が高いとしています。ただし、0.90以上など、より高いκ値が望ましいです。
欠陥の程度を1~5段階で表したものなど、順序評価を用いている場合は、κ統計だけを利用するよりは順位を考慮するKendall係数も利用する方が適切です。
検査者間表は検査者の評価が一貫しているかどうかを示すものであって、評価が参照値と一致しているかどうかを示すものではないことに注意してください。一貫性のある評価が正しい評価であるとは限りません。
すべてのκ値は0.77より大きく、検査者間の一致は最低限許容されることを示しています。検査者間の一致はサンプル1および5で最も高く、サンプル3で最も低くなっています。データは順位であるため、Kendallの一致係数(0.976681)も表示され、検査者間の評価に強い関連性があることを示しています。
すべての検査者の評価の正確性を特定するには、すべての検査者対標準表でκ統計量を評価します。評価が順位の場合は、Kendallの一致係数も評価する必要があります。
評価者が同じサンプルを評価する場合に、複数の評価者によって作成された名義または順位評価の一致度を評価するには、κ統計量を使用します。
AIAGは、κ値が0.75以上のときに一致度が高いとしています。ただし、0.90以上など、より高いκ値が望ましいです。
欠陥の程度を1~5段階で表したものなど、順序評価を用いている場合は、κ統計だけを利用するよりは順位を考慮するKendall係数も利用する方が適切です。
これらの結果から、サンプル50個中37個で、すべての評価者が標準評価に正しく一致していることが分かります。全体のκ値は0.912082で、これは標準値との一致性が高いことを示しています。データは順位であるため、Kendallの一致係数(0.965563)も使用され、評価と標準値との間に強い関連性があることを示しています。