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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 计算方法及理解
Kappa 统计量
是为了评价者之间比较的统计量,使用于标准和评价者之间的测量结果精确性或评价者之间测量结果的一致性判定.
P observed(Po):判定员一致同意的单元的比率=判定员一致判定为优良的比率+判定员一致判定为次劣的比率
P chance(Pe):预期偶然达成一致的比率=（判定员A判定为优良的比率判定员B判定为次劣的比率）+（判定员A判定为次劣的比率判定员B判定为优良的比率）
N 总检查人数
Kappa 中对样本的选择：样本数量50个，上公差限有争议的取25%，下公差限有争议的取25%，那么完全合格的及完全不合格的各取25%。
Ref参考值:1/0代表两个分类:比如正确/错误，良品/不良品等等
Kappa值: k=(Po-Pe)/(1-Pe)
Kappa取值在［-1，+1］之间, 其值的大小均有不同意义.
Kappa = +1 说明两次判断的结果完全一致
Kappa = -1 说明两次判断的结果完全不一致
Kappa = 0 说明两次判断的结果是机遇造成
Kappa < 0 说明一致程度比机遇造成的还差，两次检查结果很不一致，但在实际应用中无意义Kappa > 0 此时说明有意义，Kappa愈大，说明一致性愈好
Kappa：0~0.4 说明一致程度非常不理想
Kappa：0.4~0.75 说明一致程度仍不可接受
Kappa：0.75~0.9 说明一致程度已经可接受
Kappa：0.9~1说明一致程度已经非常优秀。
fleiss κ检验的解释
Fleiss Kappa是一种用于判断多列离散无序数据之间一致性的方法。
它通常用于多位评委对运动员打分结果的一致性检验，或者多位专家对某个疾病诊断结果的一致性评估等场景。
Fleiss Kappa的计算公式为：
κ=pab−pacb+cwpab−pacb+cwpab−pacb+c
其中，pab表示a和b两位评委给运动员打分的实际一致的次数，pac 表示a评委给运动员打分的实际一致的次数，b和c是除了a外的另外两个评委。
Fleiss Kappa的值介于-1到1之间，其中1表示完全一致，0表示随机一致，负数表示不一致。
在实践中，通常认为Fleiss Kappa大于0.75表示一致性较好，大于0.40表示有一定的可接受一致性。
需要注意的是，Fleiss Kappa是一种相对较新的方法，其应用和解释可能因领域和具体问题而有所不同。
在使用时，应根据具体的情况和需求选择合适的方法。
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。
kappa值判定标准Kappa值判定标准。
Kappa值是用来衡量两个评价者之间的一致性的统计量，它可以帮助我们判断评价者在某个特定任务上的一致性程度。
在很多领域，特别是医学和社会科学领域，Kappa值被广泛应用于评价者之间的一致性检验。
在本文中，我们将讨论Kappa值的判定标准，以便更好地理解和应用这一统计量。
Kappa值的取值范围在-1到1之间，其中-1表示完全的不一致，0表示随机一致，1表示完全的一致。
一般来说，Kappa值越接近1，评价者之间的一致性就越高，反之亦然。
在实际应用中，我们可以根据Kappa值的大小来判断评价者之间的一致性程度，从而决定是否可信地使用他们的评价结果。
对于Kappa值的判定标准，一般可以按照以下范围进行划分：1. Kappa值小于0，表示评价者之间的一致性程度非常低，其评价结果基本上是无法信任的。
这种情况下，我们需要重新审视评价的标准和方法，或者进行培训和指导，以提高评价者的一致性水平。
2. Kappa值在0至0.2之间，表示评价者之间的一致性程度很低，评价结果几乎是随机的。
这种情况下，我们需要认真考虑评价的标准和方法是否合理，是否存在歧义或模糊之处，以及评价者是否需要进一步的培训和指导。
3. Kappa值在0.2至0.4之间，表示评价者之间的一致性程度较低，评价结果存在一定程度的一致性，但仍然不够可靠。
这种情况下，我们可以适当调整评价的标准和方法，或者提供更多的培训和指导，以提高评价者的一致性水平。
4. Kappa值在0.4至0.6之间，表示评价者之间的一致性程度一般，评价结果基本上是可信的。
这种情况下，我们可以认为评价者之间的一致性达到了合理的水平，可以接受其评价结果。
5. Kappa值在0.6至0.8之间，表示评价者之间的一致性程度较高，评价结果是相当可信的。
这种情况下，我们可以放心地接受评价结果，并据此做出相应的决策。
6. Kappa值大于0.8，表示评价者之间的一致性程度非常高，评价结果是非常可信的。
