最終更新日 ： 2007.6.28
観察者間一致率
行動分析学においては実験結果を複数の研究者で主観的判断をし、それらの判断がどれほど一致しているかで（実験あるいは観察によって得られた）データが信頼できるかどうかを決定します。この2人以上の観察者による記録間の一致度のことを特に観察者間一致率といいます。
ではこの観察者間一致率はどのようにして算出されるのかというと、それは非常に単純で以下のように計算されます。なお、下の表は2人の観察者が3種類のパソコンを10分後、20分後、30分後に観察したとき、パソコンが正常に動作しているかどうかを判断した結果をまとめたものです。正常に動作していると判断した場合は"0"を記入し、正常に動作していないと判断した場合は"1"を記入しています。
| 10分後 | 20分後 | 30分後 | ||
| パソコン1 | 観察者A | 0 | 0 | 1 |
| 観察者B | 0 | 1 | 1 | |
| パソコン2 | 観察者A | 0 | 1 | 1 |
| 観察者B | 1 | 1 | 1 | |
| パソコン3 | 観察者A | 0 | 1 | 1 |
| 観察者B | 0 | 1 | 1 |
上の表において、2人の判断が一致している数はいくつありますか？
答えは7つです。逆に2人の判断が一致していない数はいくつでしょうか？
それは2つですね。そしてすべての観測数は9ですから、一致率は
7 / 9 = 0.78 (=78%)
と計算されます。行動分析家はこの一致率が80%以上ないと納得しないようです。
■ ケンドールの一致係数
k人の評定者の評定間の一致度の指標としてケンドールの一致係数というものがあります。
上と同じようなデータでケンドールの一致係数を求めてみます。
| 10分後 | 20分後 | 30分後 | 40分後 | 50分後 | ||
| パソコン1 | 観察者A | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
| 観察者B | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | |
| 観察者C | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | |
| パソコン2 | 観察者A | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
| 観察者B | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | |
| 観察者C | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | |
| パソコン3 | 観察者A | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 |
| 観察者B | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | |
| 観察者C | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 |
パソコン1に対する3人の評価の一致度 ＝ 0.70833333
パソコン2に対する3人の評価の一致度 ＝ 0.85185185
パソコン3に対する3人の評価の一致度 ＝ 0.80952381
このケンドールの一致係数は0〜1の値をとり、1に近いほど一致率が高いといえます。
ちなみにこの方法は統計学では有名な（というか一般的な）ものですが、行動分析学ではこれを使うことはありません。なので、ここでの詳しい説明はしないことにします。
詳しく知りたい人は以下の参考文献を読んでみてください。
[1] 森・吉田 心理学のためのデータ解析テクニカルブック 北大路書房 p256-259
[2] 遠藤 例題からわかる心理統計学 倍風館 p176-178
