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一致性检验（Kappa检验）诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性或两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。
Kappa值即内部一致性系数(inter-rater,coefficient of internal consistency)，是作为评价判断的一致性程度的重要指标。
取值在0～1之间。
Kappa≥0.75两者一致性较好；0.75>Kappa≥0.4两者一致性一般；Kappa<0.4两者一致性较差。
操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择Kappa 复选框。
计算Kappa值。
如果选择Risk复选框，则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）。
病例对照研究（case control study）是主要用于探索病因的一种流行病学方法。
它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照）作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因（即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量）；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显著高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。
究竟是否是因果联系，须根据一些标准再加以衡量判断。
所谓联系（associatiom）是指两个或更多个变量间的一种依赖关系，可以是因果关系，也可以不是。
例如，对一组肺癌病人（病例组）和一组未患肺癌但有可比性的人（对照组）调查他们的吸烟（暴露）历史（可包括现在吸烟否，过去吸过烟否，开始吸烟年龄，吸烟年数，最近每天吸烟支数；如已戒烟则为戒烟前每日吸烟支数，已戒烟年数，等等）。
【Kappa一致性检验】远没那么简单在诊断试验中，研究者希望考察不同的诊断方法在诊断结果上是否具有一致性。
如：评价两种诊断试验方法对同一个样本或研究对象的化验结果的一致性。
此时，Kappa值可以作为评价判断的一致性程度的指标。
实践证明，它是一个描述一致性较为理想的指标。
因此在医学、社会学等领域中得到广泛的应用。
Kappa 系数的计算方法有两种：1、简单Kappa系数（Simple Kappa Coefficient），这是我们经常运用的方法，两种诊断结果的分级数目相同时使用；2、加权Kappa系数（Weighted Kappa Coefficient），这种方法在两种诊断结果的分级数目不一样时使用。
评价A、B两种检测方法对同一批样品的检验结果（轻度、中度、重度）的一致性，模拟以下两种情况的数据。
情况1：结果的分级数相同的情况分析：该种情况就是A法和B法的检验结果的分级相同，都是3个类别。
这是我们常见的情况。
该方法的SPSS操作大家非常熟悉，在此不在赘述。
主要看下面这种情况。
情况2：结果的分级数不同的情况分析：该种情况就是A法和B法的检验结果的分级不相同。
A法有三种检测结果，而B法只有轻度和中度的两种结果，因为重度的频数为0。
此种情况，要计算至此大家估计还不明白为什么以上两种情况要采用不同的Kappa 检验方法。
大家经常使用SPSS交叉表里的Kappa分析就能计算Kappa值。
但是，你知道它的运算结果到底是简单Kappa值还是加权Kappa值吗？下面用事实说话：（情况2的数据在SPSS交叉表操作里也能算出Kappa值，但是不是正确的！下面将用SAS运行的）SPSS操作如下：SPSS运行结果如下：下面运用SAS计算其加权Kappa系数：程序如下：data kappa;input A B freq;datalines;1 1 61 2 81 3 02 1 52 2 22 3 03 1 83 2 43 3 0;run;proc freq data= kappa; tables A*B;test kappa;weight freq / zeros; run;运行结果如下：由SAS结果可以看出加权Kappa系数的值与简单Kappa系数的值还是有差别的。
一、配对卡方检验把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同；或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。
操作方法：单击【Statistics 钮】，在弹出的Statistics 对话框中选择McNeman 复选框，进行McNeman检验。
即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。
不能给出卡方值，只能给出P值。
二、一致性检验（Kappa检验）诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性或两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。
Kappa值即内部一致性系数（inter-rater,coefficient of internalcon siste ncy），是作为评价判断的一致性程度的重要指标。
取值在0〜1之间。
Kappa》0.75 两者一致性较好；0.75>Kappa>0.4 两者一致性一般；Kappa<0.4 两者一致性较差。
操作方法：单击【Statistics 钮】，在弹出的Statistics 对话框中选择Kappa复选框。
计算Kappa值。
如果选择Risk复选框，则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）。
病例对照研究（case control study ）是主要用于探索病因的一种流行病学方法。
它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照）作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因（即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量）；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显著高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。
一、配对卡方检验把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同；或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。
操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr复选框，进行McNemanr检验。
即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。
不能给出卡方值，只能给出P值。
二、一致性检验（Kappa检验）诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性、两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性、同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。
Kappa值即内部一致性系数，是作为评价判断的一致性程度的重要指标。
取值在0～1之间。
Kappa≥0.75两者一致性较好；0.75>Kappa≥0.4两者一致性一般；Kappa<0.4两者一致性较差。
操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择Kappa 复选框。
计算Kappa值。
如果选择Risk复选框，则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）。
病例对照研究（case control study）是主要用于探索病因的一种流行病学方法。
它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照）作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因（即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量）；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显著高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。
一、配对卡方检验
把每一份样本平均分成两份，分别用两种方法进行化验，比较此两种化验方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同；或者分别采用甲、乙两种方法对同一批病人进行检查，比较此两种检查方法的结果（两类计数资料）是否有本质的不同，此时要用配对卡方检验。
操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择McNemanr 复选框，进行McNemanr检验。
即配对卡方检验，只能针对方形表格进行。
不能给出卡方值，只能给出P值。
二、一致性检验（Kappa检验）
诊断试验的一致性检验经常用在下列两种情况中：一种是评价待评价的诊断实验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种化验方法对同一个样本（化验对象）的化验结果的一致性或两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性或同一医务工作者对
同一组病人前后进行两次观察作出的诊断的一致性等等。
Kappa值即内部一致性系数(inter-rater,coefficient of internal consistency)，是作为评价判断的一致性程度的重要指标。
取值在0～1之间。
Kappa≥两者一致性较好；>Kappa≥两者一致性一般；Kappa<两者一致性较差。
操作方法：单击【Statistics钮】，在弹出的Statistics对话框中选择Kappa复选框。
计算Kappa值。
如果选择Risk复选框，则计算OR值（比数比）和RR值（相对危险度）。
病例对照研究（case control study）是主要用于探索病因的一种流行病学方法。
它是以某人群内一组患有某种病的人（称为病例）和同一人群内未患这种病但在与患病有关的某些已知因素方面和病例组相似的人（称为对照）作为研究对象；调查他们过去对某个或某些可疑病因（即研究因子）的暴露有无和（或）暴露程度（剂量）；通过对两组暴露史的比较，推断研究因子作为病因的可能性：如果病例组有暴露史者或严重暴露者的比例在统计学上显着高于对照组，则可认为这种暴露与患病存在统计学联系，有可能是因果联系。
究竟是否是因果联系，须根据一些标准再加以衡量判断。
所谓联系（associatiom）是指两个或更多个变量间的一种依赖关系，可以是因果关系，也可以不是。
例如，对一组肺癌病人（病例组）和一组未患肺癌但有可比性的人（对照组）调查他们的吸烟（暴露）历史（可包括现在吸烟否，过去吸过烟否，开始吸烟年龄，吸烟年数，最近每天吸烟支数；如已戒烟则为戒烟前每日吸烟支数，已戒烟年数，等等）。
其
目的为通过比较两组吸烟史的差别，检验吸烟（可疑病因）与疾病（肺癌）有因果联系的假设。
这就是病例对照研究。
如果选择Cochran's and Mantel-Haenszel statistics复选框，则可以为两个二分类变量进行独立性检验和同质性（齐性）检验，同时可进行分层因素的调整。
包括：χ2MH统计量（分层卡方检验）、χ2CMH统计量、同质性检验（用于检验各层的风险情况是否一致）。
可在下方设定相应H0假设的OR值，默认为1。
三、实例分析
表 Symmetric Measures 为Kappa的检验结果。
其中Value为计算出的Kappa值，Approx. Sig.为对应的P值。
Value的值越大，表明两者的一致性就越好，对应的P值就越小。
例有26份咽喉涂抹标本，每份标本分成两份，分别接种在A和B两种白喉杆菌培养基上，观察其生长情况。
问两种培养基对其生长有无显着性差异？（配对卡方检验）例例评价某种生化酶诊断前列腺癌与病理诊断的一致性。
（对新诊断手段、方法进行检验）
例用尿分析仪UA-12和RL-9对400份尿样的尿蛋白进行测定，试评价两种尿分析仪对尿蛋白测定的一致性。
（评价两种化验方法对同一样本的一致性）
四、配对卡方与Kappa检验的关系
Kappa检验重在检验两者的一致性，配对卡方检验重在检验两者间的差异。
对同一样本数据，这两种检验可能给出矛盾的结论。
主要原因是两者对所提供的有统计学意义的结论要求非常严格所致。
例如：两位放射科医生对一批矽肺胸片独自做出了矽肺分级诊断，见下表。
结Ⅱ级 1 54 12
果Ⅲ级0 7 45
分别做Kappa检验和配对卡方检验。
结论：两位医生的诊断结果基本一致(Kappa检验)，诊断水平有差异(配对卡方检验)，乙医生较甲医生容易将矽肺期次判断的偏高。
