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Marktforschungs-Tools · Übereinstimmung

Cohens-Kappa-Rechner

Wie gut stimmen zwei Beurteiler oder Codierer überein – über das hinaus, was der Zufall erwarten lässt?

Kappa online rechnen

Tragen Sie die Übereinstimmungsmatrix ein: Zeilen = Beurteiler A, Spalten = Beurteiler B, Übereinstimmungen auf der Diagonale. Kategorien lassen sich hinzufügen und umbenennen.

Übereinstimmungsmatrix Zeilen = Beurteiler A, Spalten = Beurteiler B. Übereinstimmungen liegen auf der Diagonalen.
Beurteiler A ↓ / Beurteiler B → Insgesamt
Yes25
No25
Insgesamt302050

Cohens Kappa (κ)

0,400

fair Übereinstimmung (Landis & Koch) · 95%-KI 0,146 bis 0,654 · p = 0,004 gegen κ = 0

κ = 0,40, 95%-KI [0,15; 0,65], N = 50

Beobachtete Übereinstimmung (pₒ)0,700
Zufällige Übereinstimmung (pₑ)0,500
Standardfehler von κ0,1296
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So wird Kappa berechnet

pₒ ist der Anteil der Fälle auf der Diagonale. pₑ ist die Übereinstimmung, die bei unabhängigen Urteilen mit denselben Randverteilungen zu erwarten wäre. Kappa setzt den Überschuss ins Verhältnis zum maximal möglichen Überschuss.

  • κ = (pₒ − pₑ) ÷ (1 − pₑ)
  • pₑ = Σ (Zeilensummeᵢ · Spaltensummeᵢ) ÷ n²
  • Einordnung nach Landis & Koch (1977): ≤ 0,20 gering, 0,21–0,40 ausreichend, 0,41–0,60 mittelmäßig, 0,61–0,80 beträchtlich, > 0,80 fast vollkommen.
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Rechenbeispiel

Der Rechner öffnet mit der Matrix [[20, 5], [10, 15]] (n = 50). Die Beurteiler stimmen in pₒ = 0,700 der Fälle überein, zufällig erwartet wären pₑ = 0,500. Daraus folgt κ = 0,400, 95-%-KI [0,146; 0,654], z = 2,89, p = 0,004 – eine ausreichende Übereinstimmung, die deutlich über dem Zufall liegt.

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Wann verwenden – und wann nicht

Kappa ist das Standardmaß für die Codierung offener Antworten oder Diagnosen durch zwei Personen.

  • Zwei Codierer, die dieselben Fälle in dieselben Kategorien einordnen.
  • Prüfung eines Codeplans vor der Feldauswertung.
  • Nicht für mehr als zwei Beurteiler – dafür Fleiss’ Kappa oder Krippendorffs Alpha.
  • Bei sehr ungleich verteilten Kategorien kann Kappa trotz hoher Übereinstimmung niedrig ausfallen (Kappa-Paradox).

Quellen

Weiterführende Literatur

  • Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37–46.

  • Landis, J. R., & Koch, G. G. (1977). The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, 33(1), 159–174.

  • scikit-learn — sklearn.metrics.cohen_kappa_score

FAQ

Häufige Fragen

Welcher Kappa-Wert ist gut?

Nach Landis und Koch gelten Werte über 0,60 als beträchtlich und über 0,80 als fast vollkommen. Für die Codierung offener Antworten wird oft mindestens 0,70 angestrebt.

Warum ist Kappa niedriger als die prozentuale Übereinstimmung?

Weil die zufällig erwartete Übereinstimmung abgezogen wird. Bei zwei gleich häufigen Kategorien stimmen Beurteiler schon durch Raten in etwa der Hälfte der Fälle überein.

Was ist das Kappa-Paradox?

Ist eine Kategorie sehr häufig, steigt pₑ stark, und Kappa kann trotz hoher prozentualer Übereinstimmung klein werden. Berichten Sie dann auch pₒ.

Berechnet der Rechner gewichtetes Kappa?

Nein, er berechnet das ungewichtete Kappa nach Cohen. Für geordnete Kategorien kann ein gewichtetes Kappa angemessener sein.

Werden meine Daten hochgeladen?

Nein. Alle Eingaben werden nur in diesem Browser-Tab berechnet; nichts wird an einen Server gesendet.

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