델타 계수 추정치의 편향 교정과 새로운 불편 추정법

본 연구는 두 독립 관찰자가 K개의 명목 범주로 n개의 대상에 대해 분류할 때, 전통적인 Cohen’s κ_C가 마진 불균형에 취약함을 지적하고, 이를 보완하기 위해 Δ(델타) 모델을 도입한다. Δ 모델은 관찰된 셀 확률 p_{ij}=δ_{ij}α_i + Bπ_{i1}π_{j2} (B=1-Δ) 로 표현되며, 여기서 α_i는 범주 i에서 무작위가 아닌 실제 합의 비율, π_{ir}는 관찰자 r가 무작위로 선택할 범주 분포, Δ=∑α_i는 전체 비우연적 합의를 의미한다. 기존 문헌에서는 최대우도법으로 α_i, π_{ir}, Δ를 추정했지만, p_{ii}와 π_{i1}π_{i2}의 곱에 대한 기대값이 편향된다는 점을 간과했다. 저자들은 E