관찰된 일치 비율과 기대 일치 비율을 이용한 일반 카파 공식에 점수 차이에 따라 가중치를 부여하면 가중 카파를 얻을 수 있습니다. 가중치는 선형 차이 |i-j| 혹은 이차 차이 (i-j)² 로 정의됩니다. 가중 카파는 불일치가 작은 경우에 더 관대하게 평가됩니다. ■ 이렇게 하시면 됩니다 · 관찰 빈도표 p_{ij} 를 구합니다. · 선택한 가중치 함수 w_{ij}=|i-j| 또는 (i-j)² 로 가중치 행렬을 작성합니다. · 행·열 합 p_{i·}, p_{·j} 를 계산합니다. · 분자에 Σ_{ij} w_{ij}·p_{ij}, 분모에 Σ_{ij} w_{ij}·p_{i·}·p_{·j} 를 대입해 κ_w = 1-(분자/분모) 를 구합니다. 가중 카파를 적용할 때는 가중치 선택이 결과에 큰 영향을 미치므로 연구 목적에 맞는 차이 함수를 신중히 선택해야 합니다. 또한, 표본 크기가 작을 경우 가중치 적용이 과도한 변동을 초래할 수 있으니 표본 규모를 충분히 확보하는 것이 좋습니다. 자세한 내용: https://ssra.or.kr/kc/post.php?id=195