Answering the Call for a Standard Reliability Measure for Coding Data

计算机科学 可靠性(半导体) 度量(数据仓库) 编码(社会科学) 缺少数据 样品(材料) 数据挖掘 统计 机器学习 数学 物理 量子力学 化学 色谱法 程序设计语言 功率(物理)
作者
Andrew F. Hayes,Klaus Krippendorff
出处
期刊:Communication Methods and Measures [Taylor & Francis]
卷期号:1 (1): 77-89 被引量:4192
标识
DOI:10.1080/19312450709336664
摘要

In content analysis and similar methods, data are typically generated by trained human observers who record or transcribe textual, pictorial, or audible matter in terms suitable for analysis. Conclusions from such data can be trusted only after demonstrating their reliability. Unfortunately, the content analysis literature is full of proposals for so-called reliability coefficients, leaving investigators easily confused, not knowing which to choose. After describing the criteria for a good measure of reliability, we propose Krippendorff's alpha as the standard reliability measure. It is general in that it can be used regardless of the number of observers, levels of measurement, sample sizes, and presence or absence of missing data. To facilitate the adoption of this recommendation, we describe a freely available macro written for SPSS and SAS to calculate Krippendorff's alpha and illustrate its use with a simple example.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
田様应助内向台灯采纳,获得10
1秒前
orixero应助现代的书本采纳,获得10
1秒前
zoey发布了新的文献求助10
1秒前
牛牛小天使完成签到,获得积分10
1秒前
自信的汉堡完成签到,获得积分10
1秒前
脑洞疼应助Danke采纳,获得10
1秒前
www完成签到 ,获得积分10
2秒前
SciGPT应助忆梦采纳,获得10
2秒前
林中漫发布了新的文献求助10
2秒前
研友_R2D2发布了新的文献求助10
2秒前
情怀应助文静采纳,获得10
2秒前
3秒前
珊瑚脑_派总完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
刘大娟完成签到 ,获得积分20
4秒前
Hello应助欣喜面包采纳,获得10
4秒前
在水一方应助haku采纳,获得10
5秒前
脑洞疼应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
ink678完成签到 ,获得积分10
5秒前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
orixero应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
意面米助完成签到,获得积分10
6秒前
大个应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
andurance发布了新的文献求助10
6秒前
粗犷的季节完成签到,获得积分10
6秒前
MDsi应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
MDsi应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
7秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
12完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
是咸鱼呀完成签到,获得积分10
8秒前
研友_LNMY18完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI6.3应助Spike采纳,获得30
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Child and Adolescent Mental Health 600
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Römisch-Germanische Forschungen 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7599163
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9175385
关于积分的说明 19644688
捐赠科研通 7175299
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3268433
关于科研通互助平台的介绍 2432938
邀请新用户注册赠送积分活动 2261871