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編碼者間一致性信度:Cohen Kappa係數計算器 / Intercoder Reliability: Cohen's Kappa Coefficient Counter

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我寫了一個線上計算Cohen Kappa係數的工具。本文簡單介紹編碼者間一致性信度與操作教學。


為什麼要算編碼者間的一致性信度? What’s Intercoder Relicability?

William M.K. Trochim這張圖傳神地描繪出編碼者間一致性的問題。兩位編碼者(coder),或著說是觀察者(observer) (註1),在分析與觀察同一件物品或現象時,兩個人的觀點可能會不太一樣。

註1:因為現在觀察大多是交給機器錄影或錄音,較無觀察偏見的問題。主要會受到人為影響的部分則是分析這些錄影與訪談的資料,而分析質性資料將之給與概念化標籤的方法稱之為「編碼」,進行編碼的研究者也就是「編碼者」。

如果兩人編碼結果相差很大,那表示研究者的分析方式不夠客觀、帶有嚴重偏頗。如果兩人編碼結果相同,那表示這是一個很穩定、具有足夠信度、可以重複使用的編碼方法。

因此現在的研究方法中會要求質性編碼要以兩位以上研究者來進行編碼,並利用統計來計算編碼者之間的一致性信度。

Cohen Kappa係數 / Cohen's Kappa Coefficient

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依據資料類型的不同,一致性信度有很多種計算方式。在此介紹的是適用於名義尺度資料類型的Cohen Kappa係數計算方法。名義尺度的意思是資料編碼本身只是一個「代號」,代號與代號之間並沒有順序、間隔、比例的關係。Cohen Kappa係數只看有多少個編碼,兩個人之間的編碼相符的比例為何。由於Cohen Kappa排除了編碼者亂填的隨機性,因此比單純的相符百分比還來得可信。

Kappa係數介於-1 ~ 1之間。一般來說,能達到0.8以上是很棒的結果,但通常達到0.6~0.8就可以發表了。至於0.6以下,則是建議你們兩位編碼者再討論一下編碼方法,有更多共識之後再來重編一次吧。

Kappa係數

一致性程度

< 0.4

0.4 ~ 0.6

一般

0.6 ~ 0.8

> 0.8

極佳


計算器操作說明 / Counter Usage Guide

  1. 首先,在Google試算表或是Excel中,複製兩位編碼者的編碼結果。
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  2. 貼在「coding result」的表單欄位中。
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  3. 按下「Count Cohen’s Kappa Coefficient」之後,結果表格就會呈現在下方。紅字的部分就是Cohen Kappa係數了。 
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Cohen Kappa係數計算器 / Cohen's Kappa Coefficient Counter

總共10 則留言, (我要發問)

  1. 說明之後補上,但我得說一句話:Blogger的編輯器對JavaScript不友善的程度,快讓我抓狂了!
    一旦編輯,我的JavaScript全部就會被強制換版面。有沒有這麼痛苦!!
    Blogger編輯器請多多跟Windows Live Writer看齊好嗎?至少不要打壓人家可以嗎?orz

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  2. 本頁短網址:http://j.mp/2015-kappa

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  3. night worker...good job!!!

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  4. To 4樓匿名,

    我覺得熬夜工作還是不太好,應該早睡早起才是orz

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  5. 非常感謝大大寫了一個這方便的程式,但我希望把結果放置在我的論文裡,
    那我的文章中實驗軟體不知要怎麼表示比較好? 我知道大部分的人都是用spss來分析的!!

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  6. To 7樓 一直在想你 ,

    請寫使用Cohen Kappa係數進行信度檢定即可,軟體不是重點。
    雖然SPSS可以跑統計,但是比較窮的話,其實Excel也可以跑關聯分析、T檢定,再沒錢的話也可以用LibreOffice Calc來跑統計,連軟體都不想裝的話還可以用雲端資料分析暨導引系統 ( http://www.r-web.com.tw/ )
    反正用的都是一樣的方法,跑下去結果都是一樣,應該在意的是方法而不是軟體本身。

    不過除非我寫錯啦,倒時候再給我提醒一下,感謝感謝orz

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  7. 謝謝你整理得如此詳細,真是我的救星,甘溫啊!

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