O coeficiente de concordância de Kendall (KCC) é um teste não paramétrico que indica o grau de associação entre avaliadores/juízes/especialistas. Seu uso é recomendado quando as classificações forem ordinais, uma vez que este coeficiente, diferentemente da estatística Kappa, responde pela ordem de pontuação.
Como calcular o coeficiente de concordância de Kendall no SPSS?
Para implementar o KCC, clique em Analyze –> Non-parametric tests –> Legacy Dialogs –> K related Samples. APós isso, marque a opção Kendall´s W.
Agora, insira na coluna da direita todos os itens/ amostras/sujeitos que foram avaliados pelos juízes/especialistas/avaliadores.
Como interpretar os valores do KCC?
Do mesmo jeito que com o Kappa de Cohem e o Kappa de Fleiss (também usados para testar concordância), os valores do coeficiente de Kendall podem variar de 0 a 1. Quanto mais alto o valor do coeficiente de Kendall, mais forte é a concordância. Os coeficientes de Kendall de 0,9 são considerados muito bons. Um coeficiente de Kendall alto e significativo indica que os avaliadores/juízes/especialistas aplicam essencialmente o mesmo padrão ao avaliar amostras.
Quando usar o Kappa de Cohem, Kappa de Fleiss ou o KCC?
- Primeiro, se as avaliações são NOMINAIS (por exemplo: verdadeiro / falso, pertinente / não pertinente) e o número de juízes/especialista é DOIS, use a estatística Kappa de Cohem.
- Por outro lado, quando as avaliações são NOMINAIS e o número de juízes/especialista é MAIOR QUE DOIS, use a estatística Kappa de Fleiss.
- Finalmente, quando as classificações são ORDINAIS (por exemplo: pontuações feitas em uma escala) e o número de juízes/especialista é MAIOR QUE DOIS, use o Coeficiente de Concordância de Kendall.
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Como citar este post
Damásio, B. (2021, 9 de maio). Como calcular o coeficiente de concordância de Kendall no SPSS? Blog Psicometria Online. https://www.blog.psicometriaonline.com.br/coeficiente-de-concordancia-de-kendall/
Respostas de 2
Muy resumido y muy claro. Me permitió corroborar segmentos de libros de texto que había revisado antes de dar con este blog. Muchas gracias!
Obrigado pelo comentário, Karen. Que bom que o conteúdo foi útil!
Equipe Psicometria Online.