El coeficiente kappa promedio de una prueba diagnóstica binaria es un parámetro que mide el acuerdo promedio más allá del azar entre la prueba diagnóstica y el estándar de oro. Este parámetro depende de la precisión de la prueba diagnóstica y también de la prevalencia de la enfermedad. Este artículo estudia la comparación de los coeficientes kappa promedio de dos pruebas diagnósticas binarias cuando el estándar de oro no se aplica a todos los individuos en una muestra aleatoria. En esta situación, conocida como verificación parcial de la enfermedad, el estado de la enfermedad de algunos individuos es un dato faltante. Suponiendo que el mecanismo de datos faltantes es faltante al azar, la comparación de los coeficientes kappa promedio se resuelve aplicando dos métodos computacionales: el algoritmo EM y el algoritmo SEM. Con el algoritmo EM se estiman los parámetros y con el algoritmo SEM se estiman sus varianzas-covarianzas. Se han realizado experimentos de simulación para estudiar los tamaños y potencias de las pruebas de hipótesis estudiadas, obteniendo que el método propuesto tiene un buen comportamiento asintótico. Se ha escrito una función en R para resolver el problema propuesto, y los resultados obtenidos se han aplicado al diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer.