การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ เปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวประมาณค่าประมาณสัมประสิทธิ์แคปป้าโดยพิจารณาจากรากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยและการเปรียบเทียบช่วงความเชื่อมั่นของตัวประมาณ โดยพิจารณาจากเปอร์เซ็นต์ของค่าคงที่ของค่าสัมประสิทธิแคปป้า(K(,0)) ที่อยู่นอกช่วงความเชื่อมั่นเทียบกับระดับนัยสำคัญที่กำหนดของตัวประมาณ 5 ตัวได้แก่ ตัวประมาณโดยใช้หลักการของ Fleiss ในปี 1971 (K(,1)) ตัวประมาณโดยใช้หลักการของ Fleiss ในปี 1981 (K(,2)) ตัวประมาณโดยใช้หลักการภาวะต่าจะเป็นสูงสุด (K(,3)) ตัวประมาณโดยใช้ตัวประมาณแจ็คไนฟ (K(,4)) และตัวประมาณโดยการให้น้ำหนักของแคปป้า (K(,5)) โดยกำหนดให้ขนาดตัวอย่างเท่ากับ20 40 60 80 100 120 และ 300 ความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์ที่สนใจเท่ากับ 0.03 0.05 0.1 0.2 0.3 และ 0.5และกำหนดให้ K(,0) เท่ากับ 0.1 0.3 0.5 0.7 และ 0.9การศึกษาทำโดยการจำลองข้อมูลด้วยคอมพิวเตอร์ 1,000 รอบในแต่ละสถานการณ์ ณ ระดับนัยสำคัญเท่ากับ 0.05 ผลการวิจัยพบว่า กรณีที่ความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์ที่สนใจมีค่าน้อยกว่า 0.2 ตัวประมาณ K(,4) จะมีประสิทธิภาพสูงสุด ยกเว้นในกรณีที่ขนาดตัวอย่างมีค่าน้อยและค่า K(,0) มีค่าน้อยกว่า 0.5 ตัวประมาณ K(,2) จะมีประสิทธิภาพสูงสุด ส่วนในกรณีที่ความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์ที่สนใจมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับ 0.2 ตัวประมาณK(,1) K(,2) K(,3) และ K(,4) จะมีประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกัน โดยที่ตัวประมาณ K(,5) จะมีประสิทธิภาพต่ำสุด นอกจากวัตถุประสงค์ที่กล่าวข้างต้นแล้ว งานวิจัยนี้ยังพิจารณาถึงการเปรียบเทียบวิธีที่ใช้ในการทดสอบความเป็นเอกพันธ์ (Homogeneity) ของค่าสัมประสิทธิ์แคปป้าในประชากร 2 ชุด โดยพิจารณาจากอำนาจที่ใช้ในการทดสอบจากวิธีทดสอบ 3 วิธี ได้แก่ วิธีที่ 1 ทดสอบภาวะสารูปสนิทดีโดยใช้ค่าสัมประสิทธิ์แคปป้า วิธีที่ 2 ขึ้นอยู่กับความแปรปรวนของขนาดตัวอย่างที่ใหญ่ วิธีที่ 3 ทดสอบภาวะสารูปสนิทดีโดยใช้ความน่าจะเป็น และกำหนดให้ขนาดตัวอย่างในแต่ละชุดประชากรเท่ากับ 50 100 และ 300 ความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์ที่สนใจในแต่ละชุดประชากรเท่ากับ 0.05 0.1 0.2และ 0.5 และกำหนดให้ค่าคงที่สัมประสิทธิ์แคปป้าในแต่ละชุดประชากรเท่ากับ 0.1 0.3 0.5 0.7 และ 0.9 การศึกษาทำโดยการจำลองข้อมูลด้วยคอมพิวเตอร์ 1,000 รอบในแต่ละสถานการณ์ ณ ระดับนัยสำคัญเท่ากับ 0.05 ผลการวิจัยพบว่า วิธีที่ 1 และ 2 จะให้อำนาจในการทดสอบที่ใกล้เคียงกัน โดยวิธีที่ 3 จะเป็นวิธีที่ไม่เหมาะสมในทุกกรณี เนื่องจากวิธีที่ 3 เป็นวิธีทดสอบที่ขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็น