No mundo da investigação e da avaliação, a concordância entre diferentes avaliadores é essencial para garantir resultados fiáveis e consistentes. Neste contexto, o Kappa de Cohen pode ser uma ferramenta fundamental, pois permite medir a consistência ou a concordância entre avaliadores quando se trata de classificar dados qualitativa ou categoricamente.
Da medicina à psicologia e muito mais, o Kappa de Cohen fornece uma medida objetiva da fiabilidade das avaliações, tornando-o um elemento indispensável em numerosos campos de estudo e na prática profissional.
Vamos descobrir mais.
O que é o Kappa de Cohen?
Quando nos deparamos com a tarefa de avaliar algo de forma qualitativa ou categórica, como a presença de uma doença num doente, a qualidade de um produto ou o desempenho de um aluno, é essencial dispor de uma medida de concordância entre avaliadores. Neste contexto, o Kappa de Cohen permite-nos quantificar o grau de concordância entre dois ou mais avaliadores para além da concordância que poderíamos esperar por mero acaso.
Usos do Kappa de Cohen
O Kappa de Cohen tem aplicações numa vasta gama de domínios, desde a medicina e a psicologia até aos estudos de mercado e à avaliação educacional. Na medicina, por exemplo, pode ajudar a determinar a fiabilidade dos diagnósticos efectuados por diferentes médicos. Nos estudos de mercado, pode ser utilizado para medir a concordância entre os inquiridores na classificação de produtos ou serviços. Na educação, pode ser útil para avaliar a coerência entre diferentes professores na classificação de testes ou projectos.
Exemplo de Kappa de Cohen
Imagina que estás a realizar um estudo para avaliar a eficácia de dois métodos de ensino da leitura a crianças do ensino básico. Para isso, tens dois professores independentes que classificam o nível de leitura dos alunos como “baixo”, “intermédio” ou “avançado” no final do ano letivo.
Depois de recolher as avaliações de ambos os professores para um grupo de alunos selecionado aleatoriamente, pretende determinar a consistência entre as suas avaliações utilizando o Kappa de Cohen.
Primeiro, cria uma tabela de contingência mostrando as classificações de ambos os avaliadores para cada aluno:
| Estudante | Professor 1 | Professor 2 |
|---|---|---|
| Estudante 1 | Avançado | Avançado |
| Estudante 2 | Intermediário | Intermediário |
| Estudante 3 | Baixa | Baixa |
| Estudante 4 | Intermediário | Avançado |
| Estudante 5 | Avançado | Em |
Depois, calcula a proporção de concordância observada (\(P_o)) contando o número de casos em que ambos os professores concordam e dividindo pelo número total de casos. Suponha que existem 3 casos de concordância num total de 5 alunos avaliados, então \(P_o = \frac{3}{5} = 0,6).
Em seguida, calcula a proporção de concordância esperada por acaso (\(P_e)). Para isso, primeiro determina a proporção de casos em cada categoria para cada professor e depois calcula a soma dos produtos dessas proporções para obter \(P_e).
Supõe que o Professor 1 classificou 40% dos alunos como “avançados”, 30% como “intermédios” e 30% como “baixos”, enquanto o Professor 2 classificou 50% como “avançados”, 20% como “intermédios” e 30% como “baixos”. Então, \(P_e = (0,4 \times 0,5) + (0,3 \times 0,2) + (0,3 \times 0,3) = 0,29).
Por fim, utiliza a fórmula Kappa de Cohen:
\[ \kappa = \frac{{P_o – P_e}}{{{1 – P_e}}} \kappa = \frac{{1 – P_e}}}Podemos calcular o valor de Kappa. Neste caso, vamos supor que \(P_o = 0,6) e \(P_e = 0,29), então:
\[ \kappa = \frac{{0,6 – 0,29}}{{{1 – 0,29}} \aprox 0,42 \].Este valor Kappa indica uma concordância moderada entre os professores nas suas avaliações dos níveis de leitura dos alunos.
Como calcular o Kappa de Cohen
- Cria uma tabela de contingência: Organiza as classificações dos avaliadores numa tabela em que as linhas representam os casos ou elementos a avaliar e as colunas representam cada um dos avaliadores.
- Calcula a proporção de concordância observada (P): Determina a proporção de casos em que os avaliadores concordam. Conta simplesmente o número de casos em que ambos os avaliadores estão de acordo e divide este número pelo número total de casos.
- Calcula a proporção esperada de concordância por acaso (\(P_e)): Em primeiro lugar, calcula a probabilidade de ambos os avaliadores classificarem um caso na mesma categoria por mero acaso. Para tal, determina a proporção de casos em cada categoria para cada avaliador e, em seguida, calcula a soma dos produtos dessas proporções.
- Aplicar a fórmula Kappa de Cohen: Utiliza a seguinte fórmula para calcular o valor Kappa:
\[ \kappa = \frac{{P_o – P_e}}{{{1 – P_e}}} \kappa = \frac{{1 – P_e}}}
- Interpretação do resultado: O valor de Kappa varia entre -1 e 1. Um valor de 1 indica uma concordância perfeita, 0 indica uma concordância equivalente ao acaso e -1 indica uma discordância total.
Segue estes passos e serás capaz de calcular o Kappa de Cohen para avaliar a concordância entre avaliadores em dados categóricos.
Conclusão
O Kappa de Cohen é uma medida valiosa para avaliar a concordância entre avaliadores na classificação de dados qualitativos ou categóricos. Fornece uma forma de quantificar o grau de concordância para além do acaso, o que é essencial em situações em que são necessárias avaliações fiáveis e consistentes. Ao compreender como calcular e aplicar o Kappa de Cohen, os investigadores podem melhorar a qualidade e a fiabilidade das suas análises numa variedade de campos.
Nos estudos de mercado, é comum realizar inquéritos para recolher informações sobre as preferências dos consumidores, a satisfação dos clientes e outros dados relevantes. O Kappa de Cohen pode ajudar a avaliar a consistência entre diferentes inquiridores, classificando as respostas dos inquiridos em categorias específicas. Isto assegura a fiabilidade dos dados recolhidos e ajuda a garantir que as conclusões do inquérito são válidas.
Na segmentação do mercado, os investigadores dividem os consumidores em grupos com caraterísticas e comportamentos semelhantes. O Kappa de Cohen pode ser utilizado para avaliar a concordância entre diferentes investigadores quando classificam os consumidores em diferentes segmentos. Isto ajuda a garantir que os segmentos identificados são consistentes e fiáveis, o que é crucial para a eficácia das estratégias de marketing dirigidas a grupos específicos de consumidores.
Portanto, se estás à procura das melhores ferramentas para o teu próximo projeto de investigação, lembra-te que o QuestionPro pode ajudar. Começa por criar uma conta gratuita para o nosso software de inquéritos e descobre todo o seu potencial.
