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Conger (1980) によって提案されたカッパの修正版は、Stata で利用できますか? 無駄にそれをグーグルしようとしました。

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誰も Stata ソリューションで応答していないので、Gwet, KL (2012) で提供されている式を使用して Conger のカッパを計算するコードを開発しました。評価者間信頼性ハンドブック(第 3 版)、Gaithersburg、MD: Advanced Analytics、LLC。特に 34 ～ 35 ページを参照してください。

私のコードは間違いなく他の人が書くほど効率的ではありません。他の人がコードやプログラム形式を改善したい場合は歓迎します。

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

プログラムが必要とするデータ構造を以下に示します。変数名は固定されていませんが、ジャッジ/評価者変数はデータセットの最初の位置にある必要があります。データセットには、審査員/評価者とターゲット/評価以外の変数を含めないでください。

 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

これをテスト データ セットに対して実行したい場合は、StataCorp の裁判官データ セットを使用して、示されているように再形成できます。

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

Gwet (p. 35) の表 2.16 のデータに対して、このコードの検証テストを 1 回だけ実行し、p. 35 で Gwet によって計算されたコンガーのカッパ = .23343 を複製しました。34. このコードを信頼する前に、既知の穴子のカッパを含む他のデータでこのコードをテストしてください。

于 2013-07-21T01:10:50.927 に答える
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以下の Dimitriy のコメントに応えて、Stata のネイティブkappaコマンドは、2 人の一意の評価者または 3 人以上の一意でない評価者のいずれかに適用されると思います。

元の投稿icc者は、複数の一意の評価者を許可する Stata のコマンドを検討することもできます。

于 2013-07-19T01:15:07.203 に答える