Advertisement

Krippendorff 的 Alpha 被用于衡量评估者间的一致性程度。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Krippendorff 的 Alpha 是一种用于评估互评一致性的指标,它评估了评价者(例如,贴标签者或编码者)在项目分配的标签上的分歧程度。 该指标能够应用于不同层面的测量,包括名义、有序和间隔尺度。 在特定条件下,Krippendorff 的 Alpha 与 Fleiss 的 Kappa 结果一致,但其优势在于能够处理更广泛的问题,并且能够容忍数据中的缺失值,因为它无需确保每个项目都有相同数量的评分者。 具体而言,该方法接受观察矩阵以及所需的测量级别作为输入,进而计算出 Alpha 值。 进一步地,该实现的结果已经通过验证,并针对现有的 SPSS 宏进行了优化。 对于 Krippendorff Alpha 的更多详细信息和应用场景, 可以参考 http://en.wikipedia.org/wiki/Krippendorffs_alpha 。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • KrippendorffAlpha系数:种方法 - matla...
    优质
    本文章介绍了Krippendorff的Alpha系数,这是一种评估不同评价者间一致性的统计工具。通过MATLAB代码实现该算法,并探讨其在数据分析中的应用价值。 Krippendorff 的 Alpha 是一种衡量评价者之间一致性的度量方法,用于评估标签分配的一致性程度。这种方法适用于名义、有序和间隔测量级别,并且在某些情况下与 Fleiss 的 Kappa 相同,但更广泛适用并能处理缺失数据的情况,因为它不要求每个项目都有相同数量的评分者。 此实现需要观察矩阵和所需的测量级别作为输入来计算 Alpha 值。结果已经过验证并与现有 SPSS 宏的结果一致。 有关更多关于 Krippendorff 的 Alpha 信息,请参阅相关文献或维基百科页面。
  • Frechet距离计算工具:利Frechet距离曲线上- MATLAB开发
    优质
    本MATLAB项目提供了一种计算Frechet距离的工具,用于衡量两条空间曲线之间的相似度,通过标量值来量化它们在几何形状上的一致性。 特里斯坦·乌塞尔在2013年5月提出了计算两条曲线之间Frechet距离的方法,并于2020年6月进行了更新。 函数定义如下: f = frechet(X1,Y1,X2,Y2) f = frechet(X1,Y1,X2,Y2,res) 其中,(X1, Y1) 表示第一条曲线的有序x和y坐标;(X2, Y2) 则表示第二条曲线的有序x和y坐标。这两条曲线上的点数可以不同。 参数 res 是一个可选正整数值,用于设定跨越任意两点之间最小成对距离与最大成对距离之间的线性间隔数量。通常情况下,建议先不设置这个参数以获得最高精度的结果;如果计算时间过长,则可以从1000开始尝试调整该值。 当未使用res时,脚本会检查所有唯一值的阈值(即成对距离),这在处理包含少量点(如1000个)的曲线时可能没有问题,但在大量数据(例如10万个点)的情况下可能会出现问题。
  • CSA倡议问卷(CAIQ) 2019版_CSA_AWS_
    优质
    《CSA一致性评估倡议问卷(CAIQ)2019版》是由云安全联盟(CSA)与AWS联合发布的一份详尽文档,旨在帮助企业评估云服务供应商的安全措施合规性。 AWS CSA一致性评估倡议问卷 (CAIQ).pdf
  • Alpha-Beta滤波器:线状态和速MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种基于Alpha-Beta滤波器的算法,并提供了其在MATLAB环境中的实现方法,专注于线性系统的状态与速度估算。 函数 alphaBetaFilter 实现了 alpha-beta 滤波器的通用算法,该算法用于根据给定观察数据的位置和速度进行线性状态估计。它具有平滑功能,并且与卡尔曼滤波器及控制理论中的线性状态观测器密切相关。其主要优点在于不需要详细的系统模型。
  • 频率(SF): 作为图像质指标,图像整体活跃 - MATLAB开发
    优质
    本项目利用MATLAB开发,专注于研究和应用空间频率(SF)作为评价图像质量的重要指标,通过量化图像的空间细节丰富程度来衡量其整体活跃度。 空间频率(SF)是一种衡量图像整体活动水平的指标。其定义为 SF= sqrt(RF^2 + CF^2),其中 RF 是行频率,CF 是列频率。Li等人研究中提到的空间频率值范围在5到30之间。这里介绍的空间频率函数生成的是介于 0 和 1 之间的数值,这可能与灰度处理有关。然而,Li等人的工作并未详细介绍其灰度化的方法。 在此情况下,我们使用Matlab中的rgb2gray 函数将RGB颜色值转换为单通道的灰度图像。此过程通过计算红、绿和蓝三个分量加权总和实现:0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B。这些权重与rgb2ntsc 函数用于计算Y(亮度)成分的权重相同,且与ITU-R BT.601-7建议书中规定的计算亮度(Ey)系数一致。
  • 不确定计算:不确定函数-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一个MATLAB工具,用于计算和评估测量过程中的不确定度。通过该工具,用户能够准确地分析并理解数据测量时可能存在的误差范围,提高实验结果的可靠性和可重复性。 假设我们有函数 z(x, y)。该程序计算 x 和 y 中的误差如何影响 z(x, y) 的误差。定义 z 中的误差为 delta(z)=diff(z,x)*delta(x)+diff(z,y)*delta(y),其中 delta(x) 和 delta(y) 分别是 x 和 y 测量中的误差,而 diff(z,y) 是函数 z 在变量 y 下的偏导数。
  • CLAS-Pytorch:时超声心动图分割(MICCAI 2020初接收)
    优质
    CLAS-Pytorch是一款基于Pytorch框架开发的时间一致性心脏超声图像自动分割工具。该工具有助于提高心脏病诊断的准确性和效率,已被国际医学影像顶级会议MICCAI 2020初步接受。 CLAS-pytorch(未完成的)是“从外观形状共同学习超声心动图的时空一致分割”的正式实现,在2020年初MICCAI会议上被接受并进行了口头报告。 以下是心脏(包括心内膜、心外膜和左心房)在不同阶段的分割方法对比结果: - **EPI 洛杉矶ED阶段**: - 骰子分数:0.936 - HD:5.3,1.7 - 心脏边界误差(Border Error):0.956,5.2,1.7 - **左心房ED阶段**: - 骰子分数:0.889 - HD:5.7,2.2 - **EPI 洛杉矶ES阶段**: - 骰子分数:0.936 - HD:5.6,1.7 - **左心房ES阶段**: - 骨骼化表面距离(SSD):0.881 - HD:6.0,2.3 - **CLAS方法ED阶段**: - 骰子分数:0.947 - HD:4.6,1.4 - **左心房ES阶段**: - CLAS方法骰子分数:0.961 - HD:4.8,1.5 这些数据展示了CLAS在不同分割任务中的优越性能。
  • [测试] Android开发工具
    优质
    这是一款专为Android开发者设计的性能评估工具,帮助他们轻松检测和优化应用的各项性能指标。通过直观的数据展示,助力开发者打造更流畅、高效的移动体验。 在Android应用开发或测试过程中,经常需要对应用程序进行性能、压力或者GUI功能的测试以发现潜在问题。iTest是一款强大的自动化测试工具,能够帮助开发者和测试人员精确地测试每个程序功能,并且可以轻松录制脚本以及设定自定义运行次数。 **产品特色:** 1. **强大功能**:借助iTest独有的自动控制技术,您可以轻易完成手机应用的自动化测试。 2. **简单操作**:只需要通过鼠标点击或拖动屏幕即可记录复杂的操作脚本。 3. **无限次执行**:设定好需要运行的次数后,iTest会自动执行这些脚本。无论您希望进行多少次测试都完全可以满足需求。 4. **共享脚本**:在一台设备上创建的操作脚本能直接应用到另一台具有相同分辨率屏幕尺寸的手机中而无需任何修改。 **系统要求** - 最新版本: 0.2.1 - 更新日期: 2012年3月5日 - 支持Android 2.1及以上版本设备 - 需要安装 .Net Framework 3.5或以上版本的Windows操作系统(如XP, Vista, Win7等) - 软件大小:4.19MB
  • 频率图像质指标
    优质
    本研究探讨了基于空间频率的图像质量评价方法,旨在提供一种客观、量化的手段来衡量数字图像的整体视觉效果。通过分析不同图像处理技术对空间频率分布的影响,提出了一系列新的评估指标,为图像质量和视觉感知的研究提供了新的视角和工具。 最近在进行图像处理相关的课题研究,并在网上找到了一些关于图像质量评价的函数代码。我发现这些代码是针对方形图片编写的空间频率计算方法,因此根据公式进行了相应的调整。
  • Jaccard系数图像分割结果相似函数:比较分割图像与参考图像 - matl...
    优质
    本文提出了一种基于Jaccard系数的算法,用以量化和评估图像分割技术产生的图像与其参考标准之间的相似程度。此方法在Matlab环境下实现,为图像处理领域提供了一个有效且精确的结果比较工具。 此函数使用 Jaccard 系数 (JC) 计算两个图像之间的相似性度量。