플라이스 카파 계산기
평가자 셋 이상이 대상을 범주로 나눠 판정한 표를 넣으면 플라이스 카파(Fleiss' kappa)로 일치도를 계산합니다.
대상 × 범주 판정 표
한 줄이 대상 하나입니다. 칸마다 그 범주로 판정한 평가자 수를 적으세요 — 행의 합(대상당 평가자 수)이 모든 줄에서 같아야 합니다.
플라이스 카파(κ)
0.392
어느 정도 (fair)
범주별 판정 비율
계산 방법
- 1대상마다 한 줄, 범주마다 한 칸으로 표를 만듭니다. 각 칸에는 그 대상을 그 범주로 판정한 평가자 수를 적습니다.
- 2모든 대상을 같은 수의 평가자가 봐야 합니다(행의 합이 전부 같아야 합니다).
- 3플라이스 카파와 해석 구간을 확인합니다.
자주 묻는 질문
edu/cohens-kappa는 평가자가 정확히 두 명이고, 어느 평가자가 어느 대상을 봤는지 대응이 되어 있을 때 씁니다. 플라이스 카파는 평가자가 셋 이상이거나, 대상마다 실제로 평가한 사람이 달라 대응시킬 수 없을 때 씁니다 — "이 대상을 몇 명이 이 범주로 봤는가"라는 집계표만 있으면 됩니다.
플라이스 카파의 공식이 대상당 평가자 수(n)가 고정되어 있다고 가정하기 때문입니다. 대상마다 평가자 수가 다르면 이 계산기의 공식을 그대로 쓸 수 없어 입력을 다시 확인하라고 안내합니다.
랜디스·코크(1977)가 제안한 구간(0.81 이상 거의 완전, 0.61~0.80 상당함, 0.41~0.60 보통 등)을 참고용으로 보여줍니다. 이 구간은 저자들이 임의로 제안한 관례일 뿐 절대적인 합격선이 아니며, 분야마다 요구 수준이 다릅니다.
네. 평가자들의 판정이 우연히 맞을 확률보다도 못하게 갈리면(예: 한 대상 안에서 평가가 여러 범주로 고르게 쪼개지면) 카파가 음수가 됩니다.
전송되지 않습니다. 모든 계산은 브라우저 안에서 이뤄지고, 입력값은 이 기기에만 남습니다.
알아두면 좋은 점
- κ = (P̄−P_e)/(1−P_e) 공식(P̄·P_e를 다중평가자 집계표에서 구하는 방식)은 Wikipedia "Fleiss' kappa" 항목과 Fleiss(1971) 원 논문을 인용한 SAS SUGI22 자료가 동일하게 제시합니다(WebSearch 교차 확인, 2026-09-05). 정의로 정해지는 계산이라 유효기간은 없습니다.
- 해석 구간(랜디스·코크 1977)은 edu/cohens-kappa의 kappaLevel을 그대로 재사용합니다 — 코헨의 카파와 같은 관례이지 절대 기준이 아닙니다.
- 핵심 계산은 src/lib/calc/fleissKappa.ts에 있습니다.
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마지막 검증: 2026년 9월 5일 · 결과는 참고용 추정치입니다.