Abstrakt
Je známo, že pro analýzu reliability testů, které se užívají pro měření v psychologické diagnostice, je k dispozici velice silná a podrobně rozpracovaná metodologie. V diagnostice se však vyskytují i rozličné klasifikační procedury, kdy observovaná proměnná má pouze nominální charakter.
U takových klasifikací se informace o jejich reliabilitě vyskytuje velice vzácně. Jedním z důvodů je samozřejmě fakt, že pro nominální klasifikace není k dispozici tak vypracovaná metodologie, jako u testového měření.
Analýza spolehlivosti je v těchto případech většinou založena na Cohen-Fleissově kappa koncepci, tedy analýze konkordance při dvou, nebo více replikacích klasifikace. Cílem této stati je prezentace nové, netradiční metody analýzy reliability klasifikačních procedur, jejímž základem je pravděpodobnostní model chyby v klasifikaci.
Tento model je založen na analogickém principu jako „true-error“ model klasické teorie testů.