Faculdade de Medicina do Porto
   
   

 

 

  Índices :: Estatística Kappa
       
            Estatística Kappa (K)  
         

 

 

A Estatística K é uma medida de concordância usada em escalas nominais que nos fornece uma

ideia do quanto as observações se afastam daquelas esperadas, fruto do acaso, indicando-nos

 assim o quão legítimas as interpretações são.

 

Pode ser calculada da seguinte forma:

Consideremos uma população de “n” indivíduos onde dois médicos classificam os pacientes de “doentes” ou “não doentes”:

 

Médico 1

“Não doente”

“Doente”

Total

Médico 2

“Não doente”

a

b

a + b

“Doente”

c

d

c + d

Total

a + c

b + d

n

 

 
                                                   
             
 

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1) Primeiro calculamos um índice que represente a percentagem de concordância esperada pelo acaso

2) Em segundo lugar, calculamos a concordância observada

3) Obtidos estes dois índices, a estatística k será calculada através da divisão da diferença entre a concordância observada e a concordância esperada pelo acaso, pela diferença entre a concordância absoluta e a concordância esperada pelo acaso (a maior diferença possível entre concordância observada e esperada).

         Desta forma, os valores da Estatística k variam de 0 a 1,3 sendo que “0” representa não haver concordância além do puro acaso, e “1” represeta a concordância perfeita.

 

           A magnitude da Estatística k é uma medida de concordância bastante mais significativa do que a sua própria significância estatística. As directrizes para a interpretação (sempre subjectiva) de k são dadas na seguinte tabela3 (considerada demasiado optimista por alguns investigadores):
 

 
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
       

 


 

Valor de kappa

Concordância

0

Pobre

0 – 0,20

Ligeira

0,21 – 0,40

Considerável

0,41 – 0,60

Moderada

0,61 – 0,80

Substancial

0,81 – 1

Excelente

 

 
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
       

Por sua vez, o erro padrão da estatística k permite-nos estimar a sua significância estatística e também o seu intervalo de confiança de 95%.

       No entanto, o valor de k depende da prevalência da patologia em estudo. Uma grande prevalência resulta num alto nível de concordância esperada pelo acaso, o que resultará num valor de k mais baixo. Por sua vez, uma patologia de baixa prevalência dará origem valores de k mais altos 3. Poderemos então cometer o erro de basear este índice na comparação de dois estudos com prevalências distintas.

      Um outro paradoxo da estatística k relaciona-se com as diferentes prevalências num mesmo estudo, sendo que cada observador poderá estar a analisar um número bastante diferente de indivíduos (prevalências marginais). Nesta situação o teste de McNemar poderá ser útil, na medida em que nos indica se de facto as prevalências marginais são muito diferentes, isto é, estima a probabilidade de que a diferença no número de discordâncias entre os dois observadores poderia ter ocorrido devido ao acaso, garantindo-nos desta forma uma distribuição mais homogénea.

 

 
         
         
         
         
         
         
         
         
         
         
           
       

 
       

 

 

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