의학진단과 신용평가 등에서 삼항 이상 다항 범주의 결과로 예측되는 경우가 많다. 다항 범주의 문제에 대하여 부합성 (concordance)을 이용한 다섯 종류의 통계량이 제안되고 사용되었다. 그러나 이러한 통계량들은 범주의 뚜렷한 구분없이 표현되어 짝 (pairwise) 접근방법과 집단 (set) 접근방법을 사용하기 어렵고, 이 통계량들의 의미를 명확하게 파악할 수 없다. 따라서 통계량들의 비교분석이 가능하지 않았다. 본 연구에서는 평가자료를 새롭게 표현하고, 이를 바탕으로 부합성을 재표현한다. 이 부합성을 이용하여 기존의 통계량들을 새롭게 정의한다. 본 연구에서는 평가자료를 새롭게 표현하고, 이를 바탕으로 부합성을 재표현한다. 이 부합성을 이용하여 기존의 통계량들을 새롭게 정의한다. 본 연구에서 제안한 방법으로 다섯 가지 통계량들의 의미를 설명할 수 있으며 비교 분석이 가능하다. 다양한 자료를 생성하여 분석하여 이 통계량들의 특징을 탐색할 수 있으며 설명할 수 있다.

There are many situations that the outcome for clinical decision and credit assessment should be predicted more than two categories. Five kinds of statistics which are used the concordance are proposed and used for these polytomous problems. However, these statistics are defined without exact distinction of categories, so that we have difficulty to use both the pair and set approaches and it is hard to understand the meanings of these statistics. Hence, it is not possible to compare and analyze them. In this paper, the polytomous confusion matrix is standardized and the concordance statistic can be represented based on the confusion matrix. The five kinds of statistics by using the concordance are defined. With the methods proposed in this paper, we could not only explain their meanings but also compare and analyze these statistics. Based on various data sets, properties of these five statistics are explored and explained.