O seu Blog de Psicometria

Tenha acesso à nossa enciclopédia virtual de conhecimento em Psicometria e Análise de Dados

Junte-se a mais de 22.300 membros e receba conteúdos exclusivos e com prioridade

Compartilhe nas Redes Sociais

Como calcular o coeficiente de concordância de Kendall no SPSS?

Bruno Damásio

maio 9, 2021

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.

Nos resultados, procura na tabela Estatísticas do Teste o W de Kendall e a significância.

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.

Gostou desse conteúdo? Precisa aprender Análise de dados? Faça parte da Psicometria Online Academy: a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. Conheça toda nossa estrutura aqui e nunca mais passe trabalho sozinho(a).

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/

Bruno Figueiredo Damásio

Sou Psicólogo, mestre e doutor em Psicologia. Venho me dedicando à Psicometria desde 2007.

Fui professor e chefe do Departamento de Psicometria da UFRJ durante os anos de 2013 a 2020. Fui editor-chefe da revista Trends in Psychology, da Sociedade Brasileira de Psicologia (SBP) e Editor-Associado da Spanish Journal of Psychology, na sub-seção Psicometria e Métodos Quantitativos.

Tenho mais de 50 artigos publicados e mais de 5000 citações, nas melhores revistas nacionais e internacionais.

Em 2020, saí da UFRJ para montar a minha formação, a Psicometria Online Academy.

Meu foco é que você se torne um(a) pesquisador(a) de excelência. Clique aqui para conhecer a Academy.

Compartilhe sua opinião sobre este post

Respostas de 2

  1. Muy resumido y muy claro. Me permitió corroborar segmentos de libros de texto que había revisado antes de dar con este blog. Muchas gracias!

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Posts sugeridos

Como realizar a análise de variância no JASP?

Como criar e interpretar um boxplot no SPSS?

Como executar o teste de Mann-Whitney no SPSS?

Conteúdo

Mais lidos

O que é correlação de Pearson?

O que é o teste de Shapiro-Wilk?

Teste t de Student

Qual é a diferença entre R e RStudio?

Postados recentemente

Como realizar a análise de variância no JASP?

O que é análise multivariada de variância (MANOVA)?

Quando usar ANOVA e ANCOVA?

O que é análise de variância (ANOVA)?

Deseja se tornar completamente autônomo e independente na análise dos seus dados?

Junte-se a mais de 22.300 membros e receba conteúdos exclusivos e com prioridade

Categorias