英文を和訳したのですが、一部分からない箇所があります。
和訳した内容を校正、修正をお願いします。
特に、下線を引いているところは和訳に迷っています。
（右側の添付画像を参照下さい。）
よろしくお願いします。
No.1
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あちらにこちらへの回答を書いてしまったようなので、テレコにします。
カテゴリに分けた効果を、正解率の変動で見ようとすると、このような指標になります。
ケース１
カテゴリA：5回中1回正解で20％
カテゴリB：4回中2回正解で50％
全正解率：9回中3回で33％
リゾリューション：0.228
ケース２
カテゴリA：5回中2回正解で40％
カテゴリB：4回中2回正解で50％
全正解率：9回中4回で44％
リゾリューション：0.0025
ケース１では全体ひっくるめると33％だったものが、ABに分解することで5割と2割に大きく分かれました。
ケース２では全体で44％、分けても40％と50％、あまりカテゴリに分けた効果がないと言えそうです。
ということだと思いますが。
想像するに、「アセッサ」によっていくつかのカテゴリに分解して、「アセスメントカテゴリ」を作るんじゃないんでしょうか？
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コメント（1件)
でこの文章についての、統計分野？に関する質問をしていています。
分かる方がいらっしゃりましたら、上記のリンク先で回答をお願いします。
---質問内容---
Kの区間（50%～100% assessment category ）における正答率と、全区間における正答率を求め、その差を過剰平均して二乗する。
こうやって求められたResolution scoreは大きいほど良いresolution（識別力）を持っていることを示す。
というように訳しましたが、なぜ数値が大きいほど高いresolution（識別力）を示すのでしょうか？
(各区間における正答率-全体の区間における正答率)2乗
だったら、その差が少ない方がブレがなくて高いresolution（識別力）を示すように
感じてしまうのですが・・・
この点についてどなたか平易な説明をしていただけますか？