Kappa值列为非参数统计(检验)方法
表单Kappa量测能力评价指标
我们为什么需要做 Kappa
• 加强计数型量测分析法 • 侦测检验员的能力之 • 计数型的重复性 • 和再现性 • 厂商和广达的检验标准之统一性 • 有效降低误判率
做 Kappa我们需要什么
1. 具备基本培训的视力合格的检验员 2. 对 MSA, GR&R有基本概念和知识的工程师 3. 完成 Kappa所需的检具 4. 一组产品 5. 用于记录和计算的表单（见附件）
怎么做Kappa---4_表单
Part Number
Part Name
Total Tol.
Spreed
Spec .
Characteristic Classif ication
Part #
A-1
1
1
2
1
3
1
4
0
5
1
6
1
7
1
8
1
9
1
10
1
11
1
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1
13
1
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1
15
1
16
1
17
1
18
1
19
1
20
1
21
A-3 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1
B-1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0
Appra ise r-Tra il
B-2
B-3
怎么做Kappa –2_样品挑选原则
1. 选择30个样品即可, 其中约80%为不良品(23~25pcs); 20%为良品(5~7pcs)。 2. 在非外观检验面进行编号: 1 ~ 30。 3. 记录每一个样品的不良现象及位置，用记号笔圈出。 4. 最好只挑一种不良现象，如有其它不良，或者二次不良，请用标签覆盖之
非参数检验方法
⾮参数检验⽅法⾮参数检验的推断⽅法不涉及样本所属总体的分布形式，也不会使⽤均值、⽅差等统计量，⾮参数检验是通过研究样本数据的顺序和分布的性质来构成理论基础，下⾯介绍⼀些⾮参数检验经常使⽤的样本数据信息：1.顺序：将样本数据按照升序排列，可以得到X1≤X2≤X3≤Xi....≤Xn,其中Xi为第i个顺序量。
2.秩将样本数据按照升序排列，可以得到X1≤X2≤X3≤Xi....≤Xn，Ri为Xi在这⼀列数据中的位置，称为秩，R1,R2,R3...Rn为样本数据的秩统计量3.结如果样本数据中存在相同的值，那么在排序时就会出现秩相同的情况，这样的情况称为结，结的取值是对应的秩的均值。
注意是秩的均值⽽不是数据本⾝的均值。
⾮参数检验的统计理论都是根据上述概念计算⽽来，此外，和参数检验⼀样，当我们得到分析数据的时候，最先做的⼯作还是先通过图表和⼀些描述性统计量对数据整体进⾏探索性分析，掌握数据⼤致分布情况、有⽆极端值等，为后续正确选择分析⽅法打下基础。
================================================ ====⾮参数检验主要应⽤在以下场合：1.不满⾜参数检验的条件，且⽆适当的变换⽅法进⾏变换2.分布类型⽆法获知的⼩样本数据3.⼀端或两端存在不确定值，如>10004.有序分类变量求各等级之间的强度差别更进⼀步来讲，⾮参数检验可以做以下分析：⼀、单样本总体分布检验⼆、两独⽴样本差异性检验三、两配对样本差异性检验四、多个独⽴样本差异性检验五、多个相关样本差异性检验可以看出，以上应⽤除了第⼀点之外，其他都有对应的参数检验⽅法，这就要根据样本数据的实际情况来进⾏选择了：适合使⽤参数检验的优先使⽤参数检验，否则使⽤⾮参数检验。
================================================ =下⾯我们分别介绍⼀下上述应⽤对应的⾮参数检验⽅法⼀、单样本总体分布检验单样本总体分布检验主要⽤来检验某样本所在总体分布和某⼀理论分布是否存在显著差异，主要涉及的⾮参数检验⽅法有：1.卡⽅检验卡⽅检验可以检验样本数据是否符合某⼀期望分布或理论分布，这在卡⽅检验中有所介绍，在此不再多说2.⼆项分布检验⼆项分布检验主要⽤来检验样本数据是否符合某个指定的⼆项分布，该检验只适合⼆分类变量样本。
非参数检验的检验方法
非参数检验的检验方法非参数检验是一种假设检验的方法，它不依赖于总体分布的具体形式，而是基于样本数据进行推断。
相比于参数检验，非参数检验更加灵活和普适，可以适用于更广泛的情况。
非参数检验的主要思想是通过对样本数据的排序或者秩次变换，来推断总体的性质。
下面将介绍几种常见的非参数检验方法：1. Mann-Whitney U检验（又称Wilcoxon秩和检验）：Mann-Whitney U检验用于比较两个独立样本的总体中位数是否相等。
它的基本思想是将两组样本的数据合并，按照从小到大的顺序进行排列，并为每个值分配一个秩次。
然后计算两组数据秩次和之差的绝对值，该值即为检验统计量U，根据U的大小可以进行推断。
2. Kruskal-Wallis H检验：Kruskal-Wallis H检验用于比较多个独立样本的总体中位数是否相等。
它的基本思想是将所有样本的数据合并，按照从小到大的顺序进行排列，并为每个值分配一个秩次。
然后计算每个样本的秩次和，以及总体的秩次和。
根据这些秩次和的差异来进行推断。
3. 秩和检验：秩和检验是一类常见的非参数检验方法，包括Wilcoxon符号秩检验和符号秩和检验。
这两种方法都是用来比较两个相关样本的总体中位数是否相等。
基本思想是将两个样本的差的符号进行标记，并用秩次表示绝对值大小的顺序。
然后根据秩次和的大小来进行推断。
4. Friedman检验：Friedman检验用于比较多个相关样本的总体中位数是否相等。
它的基本思想是将所有样本的数据进行秩次变换，并计算每个样本的秩次和。
然后根据秩次和的差异来进行推断。
在进行非参数检验时，需要注意以下几点：1. 样本独立性：非参数检验通常要求样本之间是独立的，即样本之间的观测值不受其他样本观测值的影响。
如果样本之间存在相关性，应考虑使用相关性检验或者非参数检验的相关版本。
2. 样本大小：非参数检验对样本的大小没有严格要求，但样本大小较小时可能会影响检验的统计功效。
非参数统计方法介绍
非参数统计方法介绍非参数统计方法是一种不依赖于总体分布形态的统计方法，它不对总体分布做出任何假设，而是直接利用样本数据进行统计推断。
非参数统计方法的优势在于适用范围广，可以处理各种类型的数据，不受总体分布形态的限制。
本文将介绍非参数统计方法的基本原理和常用的方法。
一、非参数统计方法的基本原理非参数统计方法是基于样本数据进行统计推断的方法，它不对总体分布形态做出任何假设。
非参数统计方法的基本原理可以概括为以下几点：1. 样本数据的分布形态未知：非参数统计方法不对总体分布形态做出任何假设，因此适用于各种类型的数据，包括连续型数据、离散型数据和顺序型数据等。
2. 依赖于样本数据的排序：非参数统计方法通常基于样本数据的排序进行推断，而不是依赖于总体分布的参数估计。
3. 适用范围广：非参数统计方法不受总体分布形态的限制，适用于各种类型的数据和各种统计问题，如参数估计、假设检验和置信区间等。
二、常用的非参数统计方法非参数统计方法包括了许多不同的方法，下面将介绍其中常用的几种方法。
1. 秩和检验：秩和检验是一种用于比较两个独立样本的非参数方法。
它基于样本数据的排序，通过比较两个样本的秩和来判断两个样本是否来自于同一总体。
2. 秩相关系数：秩相关系数是一种用于衡量两个变量之间相关性的非参数方法。
它基于样本数据的排序，通过计算秩次之间的差异来衡量两个变量之间的相关性。
3. Kruskal-Wallis检验：Kruskal-Wallis检验是一种用于比较多个独立样本的非参数方法。
它基于样本数据的排序，通过比较各个样本的秩和来判断多个样本是否来自于同一总体。
4. Wilcoxon符号秩检验：Wilcoxon符号秩检验是一种用于比较两个相关样本的非参数方法。
它基于样本数据的排序，通过比较两个样本的秩和来判断两个样本是否来自于同一总体。
5. Mann-Whitney U检验：Mann-Whitney U检验是一种用于比较两个独立样本的非参数方法。
kappa检验 标准
kappa检验标准Kappa检验标准。
Kappa检验是一种用于评估两个观察者或测试之间一致性的统计方法。
它通常用于评估医学诊断测试的一致性，也可以用于其他领域的研究中。
Kappa检验的结果可以帮助研究人员了解观察者之间的一致性程度，从而评估测试的可靠性和有效性。
本文将介绍Kappa检验的基本概念和标准，以及如何进行Kappa检验的步骤和解释结果。
Kappa检验的基本概念。
Kappa检验是一种用于评估两个观察者或测试之间一致性的统计方法。
它通过比较观察者或测试的结果，计算它们之间的一致性程度。
Kappa系数的取值范围为-1到1，其中-1表示完全不一致，0表示随机一致，1表示完全一致。
通常情况下，Kappa系数大于0.75被认为是很好的一致性，0.4到0.75之间被认为是一般的一致性，小于0.4则被认为是较差的一致性。
Kappa检验的标准。
在进行Kappa检验时，需要根据具体的研究目的和数据类型来选择适当的Kappa检验标准。
一般来说，可以根据以下几个方面来确定Kappa检验的标准：1. 确定观察者或测试的一致性指标，在进行Kappa检验之前，需要明确观察者或测试的一致性指标是什么，是分类变量还是顺序变量，这将决定选择适当的Kappa检验方法。
2. 确定Kappa系数的解释标准，根据具体的研究领域和研究目的，需要确定Kappa系数的解释标准，一般是根据Kappa系数的取值范围来判断一致性的程度。
3. 确定置信区间和显著性水平，在进行Kappa检验时，需要计算Kappa系数的置信区间和显著性水平，以确定观察者或测试之间的一致性是否达到统计学上的显著性。
如何进行Kappa检验。
进行Kappa检验的步骤如下：1. 收集观察者或测试的数据，首先需要收集观察者或测试的数据，包括两个观察者或测试的结果和样本数量。
2. 计算Kappa系数，根据收集的数据，可以利用统计软件或公式来计算Kappa系数，得出观察者或测试之间的一致性程度。
统计学中的非参数检验方法介绍
统计学中的非参数检验方法介绍统计学是一门研究收集、分析和解释数据的科学。
在统计学中，我们经常需要进行假设检验，以确定样本数据是否代表了总体特征。
非参数检验方法是一种不依赖于总体分布假设的统计方法，它在现实世界中的应用非常广泛。
本文将介绍一些常见的非参数检验方法。
一、Wilcoxon符号秩检验（Wilcoxon Signed-Rank Test）Wilcoxon符号秩检验是一种用于比较两个相关样本的非参数检验方法。
它的原理是将两个相关样本的差值按绝对值大小进行排序，并为每个差值分配一个秩次。
然后，通过比较秩次总和与期望总和的差异来判断两个样本是否具有统计学上的显著差异。
二、Mann-Whitney U检验（Mann-Whitney U Test）Mann-Whitney U检验是一种用于比较两个独立样本的非参数检验方法。
它的原理是将两个样本的所有观测值按大小进行排序，并为每个观测值分配一个秩次。
然后，通过比较两个样本的秩次总和来判断它们是否具有统计学上的显著差异。
三、Kruskal-Wallis检验（Kruskal-Wallis Test）Kruskal-Wallis检验是一种用于比较三个或更多独立样本的非参数检验方法。
它的原理是将所有样本的观测值按大小进行排序，并为每个观测值分配一个秩次。
然后，通过比较各组样本的秩次总和来判断它们是否具有统计学上的显著差异。
四、Friedman检验（Friedman Test）Friedman检验是一种用于比较三个或更多相关样本的非参数检验方法。
它的原理类似于Kruskal-Wallis检验，但是对于相关样本，它将每个样本的观测值按照相对大小进行排序，并为每个观测值分配一个秩次。
然后，通过比较各组样本的秩次总和来判断它们是否具有统计学上的显著差异。
五、秩相关系数检验（Rank Correlation Test）秩相关系数检验是一种用于检验两个变量之间相关性的非参数检验方法。
KAPPA 计算方法及理解
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 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。
非参数统计方法
非参数统计方法非参数统计方法是一种统计学中的重要概念，它不依赖于总体的具体分布形式，而是利用样本数据进行推断和分析。
与参数统计方法相比，非参数统计方法更加灵活和广泛适用，并且不需要对总体进行特定的假设。
本文将介绍非参数统计方法的原理、常用的方法和应用领域。
一、非参数统计方法的原理非参数统计方法的核心思想是基于样本数据来进行推断，而不需要对总体的分布形式做出先验假设。
非参数统计方法主要利用统计排序和秩次来进行推断分析，因此非参数统计方法也常被称为秩次统计方法或分布自由方法。
非参数统计方法的基本原理包括以下几个方面：1. 统计排序：对样本数据进行排序，将每个观测值按照大小进行排列，得到一系列秩次。
2. 秩次：将每个观测值与排序后的位置相对应，得到每个观测值的秩次。
3. 检验统计量：通过计算秩次之间的差异来判断总体分布是否存在差异。
4. 非参数假设检验：通过计算检验统计量的概率分布，判断总体分布是否符合我们的假设。
二、常用的非参数统计方法1. 秩和检验（Mann-Whitney U检验）：用于比较两个独立样本是否来自同一总体。
2. 秩和差检验（Wilcoxon符号秩检验）：用于比较两个相关样本是否来自同一总体。
3. 克鲁斯卡尔-瓦里斯检验：用于比较三个或更多独立样本是否来自同一总体。
4. 费希尔精确检验：用于比较两个分类变量之间的关联性。
5. 秩和相关检验（Spearman等级相关系数）：用于比较两个变量之间的相关性。
三、非参数统计方法的应用领域非参数统计方法在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个常见的应用领域：1. 医学研究：非参数统计方法可以用于比较两种治疗方法的效果，判断是否存在显著差异。
2. 经济学研究：非参数统计方法可以用于分析收入差距、失业率等经济指标的差异。
3. 生态学研究：非参数统计方法可以用于比较不同区域的生物多样性指标，评估生态系统的稳定性。
4. 社会科学研究：非参数统计方法可以用于分析社会调查数据，比较不同群体的行为差异。
Kappa 分析摘要
Kappa 分析摘要一般把Kappa值列为非参数统计(检验)方法参数统计:在统计推断中，如总体均数的区间估计、两个或多个均数的比较、相分析和回归系数的假设检验等，大都是假定样本所来自的总体分布为已知的函数形式，但其中有的参数为未知，统计推断的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。
这类统计推断方法称为参数统计。
在许多实际问题中，总体分布函数形式往往不知道或者知道的很少，例如只知道总体分布是连续型的或离散型的，这时参数统计方法就不适用，此时需要借助另一种不依赖总体分布的具体形式的统计方法，也就是说不拘于总体分布，称为非参数统计或分布自由统计。
参数统计：样本来自的总体分布型是已知的(如正态分布)，在这种假设基础上，对总体参数进行估计或检验。
若总体非正态，则样本例数必须充分多，或经过各种变换(对数、开方、角度……)非参数统计：未知研究总体的分布，或已知总体分布与检所要求的条件不符时，称非参数统计。
优点：①不受总体分布的限定，适用范围广，对数据的要求不像参数检验那样严格，不论研究的是何种类型的变量。
②包括那些难以测量，只能以严重程度优劣等级、次序先后等表示的资料，或有的数据一端或两端是不确定数值，例如“>50mg”，或“0.5mg以下”等。
③易于理解和掌握。
④缺点：①比起参数估计来显得比较粗。
②对适宜参数分析方法的资料若用非参数法处理，常损失部分信息、降低效率。
③虽然许多非参法计算简便，但不少方法计算仍繁杂。
非参数适用于：①检验假设中没有包括总体参数。
②资料不具备参数方法所需条件。
③计算简单实验未结束，急需知道初步结果。
④用于等级资料或某些计数资料。
非参数统计方法:一、Ridit分析 (relative to an indentified distribution)二、秩和检验： N-［Ri-(N+1)/2］2三一致性检验：Kappa临床试验研究中把重复观察的一致性分为：(1)(2) 两个及两个以上医务者对同一对象进行观察。
非参数统计方法介绍
非参数统计方法介绍在统计学中，参数统计方法通常假设数据符合特定的概率分布，从而对数据进行建模和推断。
然而，当数据的概率分布未知或无法假设时，非参数统计方法就变得尤为重要。
本文将介绍非参数统计方法的基本概念、原理及常见应用。
非参数统计方法概述非参数统计方法是一种不依赖于总体分布形式的统计推断方法。
它不对总体的概率分布作出任何假设，而是直接利用样本数据进行推断。
非参数统计方法的优势在于能够更灵活地适应不同类型的数据分布，尤其适用于小样本或非正态分布的数据分析。
常见的非参数统计方法1. 秩和检验秩和检验是一种用来比较两组独立样本的非参数检验方法。
它基于样本的秩次而不是具体的观测值，适用于数据不满足正态分布假设的情况。
2. 秩和相关检验秩和相关检验用于检验两个相关样本之间的关联性，也是一种非参数的方法。
它通过比较两组相关样本的秩次来进行推断。
3. K-S检验Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验是一种用于检验两个样本是否来自同一分布的非参数检验方法。
它基于样本的累积分布函数来进行比较。
非参数统计方法的优缺点优点不对数据分布作出假设，更为普适和灵活。
适用于各种类型的数据，包括小样本和非正态分布的数据。
相对较为简单直观，不需要过多的前提条件。
缺点通常需要更大的样本量来获得相同的显著性水平。
在某些情况下，可能缺乏效率，即在特定情形下可能比参数统计方法更不精确。
非参数统计方法在实际应用中的情况非参数统计方法在各个领域都有广泛的应用，特别是在生物统计、社会科学以及金融领域等。
由于非参数方法的灵活性和普适性，它们可以处理各种复杂的数据情况，从而帮助研究人员更好地从数据中获取信息。
结语非参数统计方法作为参数统计方法的重要补充，为我们解决实际问题提供了更多选择。
通过本文的介绍，希望读者能对非参数统计方法有一个初步的了解，进而在实际应用中灵活选择适合的统计方法进行数据分析和推断。
以上就是关于非参数统计方法的介绍，希望对您有所帮助。
kappa检验统计表格
分析Kappa检验统计表格分析Kappa检验是一种针对两个评估者之间的判断相关性的统计学仪器，以衡量两个或多个无序类的评分的相似性。
它是常用的检验一致性体系的技术，可以用来衡量研究者识别同一个物体的两个或多个操作者之间的一致性或一致性。
Kappa检验的分析横跨于两个以上的类别和至少两个评估者，通过涉及每位评估者对特定对象的评级，以及衡量两个评估者之间判断一致性程度的无序共线性表格。
Kappa检验表格一般由两行和几列组成，其中前两行是各自志愿者给出的评价结果，按照各自的判断是否一致来说；每一列称之为概念类。
Kappa检验表格分析的主要思想是，采用kappa指标对志愿者的评分情况进行统计评估，以了解其对统一类型事物的评分是否具有一致性。
kappa指标可用于评估主观类别看起来是否具有一致性，以及不同分类方法之间的一致性。
借助kappa指标，可以查看不同志愿者之间评语和判断的一致性。
同时，Kappa检验表格分析可以帮助研究者识别出评估不一致性，从而了解志愿者行为的变化趋势；也可以用来衡量评估者的准确性。
可以将每位评估者的评级进行记录，并分析出每类评估的准确性情况，以确定评估者有多大的误差，或者衡量每位评估者的可靠性。
Kappa检验表格分析还可以帮助研究者确定精确的分类方法和操作步骤，以确保最终的数据准确无误。
Kappa检验的正确使用将有利于研究者准确描述目标变量，有效优化人力资源，释放最大研究价值和最好的研究效果。
因此，Kappa检验表格分析对志愿者评估行为的监督及验证是十分重要的，它可以给研究者提供准确的分类方法，使研究者在获得最佳研究成果的基础上，可以更准确地分析结果，从而减少不必要的误差，确保数据准确无误，形成完善的研究结果。
kruskal-wallis非参检验效应量
kruskal-wallis非参检验效应量在统计学中，为了研究不同组别之间的差异，我们常常使用非参数检验方法。
Kruskal-Wallis非参数检验是一种常用的方法，用于比较三个或更多组别的中位数是否相等。
本文将重点讨论Kruskal-Wallis非参数检验的效应量，并一步一步回答关于该话题的问题。
一、什么是Kruskal-Wallis非参数检验？Kruskal-Wallis非参数检验是一种用于比较三个或更多组别的中位数是否相等的方法。
它是Wilcoxon秩和检验的推广，用于处理多个独立样本的情况。
Kruskal-Wallis非参数检验基于观察到的数据的秩次，而不是具体的数值。
因此，它是一种针对不满足正态分布假设的数据的有效方法。
二、Kruskal-Wallis非参数检验的步骤是什么？Kruskal-Wallis非参数检验的步骤如下：1. 提出研究问题和假设。
首先，明确需要比较的组别数量和研究问题。
假设我们有K个组别，研究问题是是否存在这些组别之间的差异。
2. 数据收集和整理。
收集所有样本数据，并将数据整理成适合进行Kruskal-Wallis非参数检验的格式。
3. 计算秩次。
对于每个组别，将数据按照大小排序，并计算每个数据点的秩次。
如果有相同的数值，可以取它们的平均秩次。
4. 计算总秩次和平均秩次。
计算每个组别的总秩次和平均秩次，作为比较组别之间差异的依据。
5. 计算检验统计量。
计算Kruskal-Wallis检验统计量，该统计量基于总秩次和平均秩次。
6. 计算p值。
根据检验统计量和自由度，计算p值。
通常，使用Kruskal-Wallis表格或计算机软件进行计算。
7. 结果解释。
根据p值判断是否拒绝或接受原假设。
如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，说明组别之间存在显著差异。
三、Kruskal-Wallis非参数检验的效应量是什么？在Kruskal-Wallis非参数检验中，常用的效应量是eta-squared（η^2）。
非参数统计方法概述
非参数统计方法概述非参数统计方法是一种在统计学中常用的方法，它不依赖于总体分布的具体形式，而是根据样本数据的秩次或距离来进行推断。
非参数统计方法的应用领域非常广泛，包括但不限于医学、经济学、生态学等各个领域。
本文将对非参数统计方法进行概述，介绍其基本概念、常用方法和应用场景。
一、基本概念非参数统计方法是指在统计推断中，不对总体分布做出任何假设的一类方法。
相对于参数统计方法，非参数统计方法更加灵活，适用于各种类型的数据分布。
在非参数统计方法中，常用的统计量包括秩次统计量、中位数、分位数等，通过这些统计量来进行推断。
二、常用方法1. 秩次检验秩次检验是非参数统计方法中常用的一种方法，它将样本数据按大小排序，用秩次代替原始数据，然后根据秩次的大小来进行推断。
秩次检验包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验等，适用于两组或多组样本的比较。
2. 核密度估计核密度估计是一种非参数的概率密度估计方法，它通过在每个数据点周围放置一个核函数，来估计总体的概率密度函数。
核密度估计在密度估计、异常值检测等领域有着广泛的应用。
3. Bootstrap方法Bootstrap方法是一种通过重复抽样来估计统计量的方法，它不依赖于总体分布的假设，可以用于计算统计量的置信区间、标准误差等。
Bootstrap方法在参数估计、假设检验等方面有着重要的应用。
4. 分位数回归分位数回归是一种非参数的回归方法，它通过估计不同分位数下的回归系数，来研究自变量对因变量的影响。
分位数回归在经济学、社会学等领域有着重要的应用。
三、应用场景1. 医学研究在医学研究中，由于数据的复杂性和样本量的限制，非参数统计方法常常被用于分析临床试验数据、生存分析数据等。
例如，Kaplan-Meier曲线的绘制和Log-rank检验就是非参数统计方法在生存分析中的应用。
2. 生态学研究生态学研究中常常涉及到样本数据的非正态性和异方差性，非参数统计方法可以有效地应对这些问题。
KAPPA培训讲议
我们什么时候做 Kappa
1. 检验员的资格认定和重新认定 2. 新技艺 3. 虽新技艺产生的新标准，或者标准更新
怎么做Kappa --1
操作指南 1. 样品准备:
选择30个样品, 其中约80%为不良品(23~25pcs); 20%为良品(5~7pcs). 不良样品: 最好只有1种不良,且不良能适用某一检验标准进行准确的判定. 在非外观检验面进行编号(Sample No): 1 ~ 30. 记录每一个样品的不良现象及位置以及编号做为标准(Standard). 2. 人员: 检验人员若干名.(如例:共6名, 代号A,B,C,D,E,F,G) 记录员1名. (代号R) 主导员1名.(代号H) 3. 测试程序: 主导员(H)将样品1~30顺序打乱. 主导员H按照打乱后的顺序依次将样品递给检验员A做判定; 记录员(R)将打 乱后的顺序运行顺序1,2,3,……,29,30填写到运行顺序(Run Order)里面. 检验员A依据检验标准进行判定,注意判定的时间长短依检验规范要求. 检验员A将判定结果告知主导员H和记录员R. 记录员R将判定结果填写到表格内(Result). 检验员A测试完第1遍后(试验次数, Trail), 检验员B继续进行第1遍测试;直到最后 所有检验员全部测试完第1遍. 重复测试所有检验员, 并记录判定结果. 重复2次(共测试3次).
5. 挑选的不良品要有针对性，难度适中，太容易或者太难皆不可取
6. 挑选的不良品之不良现象要遵守此机种的外观标准
怎么做Kappa –3_注意事项
1. 在测试过程中, 不得让检验员知道所检验样品的编号和标准; 也不得记 录或记忆编号的检验结果.
2. 如只有一名测试员测试，每轮时间间隔不得少于40分钟 3. 每轮测试完毕，样品的序列号要重新打散
一致性检验KAPPA检验详细解读
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 实施方法
统计－质量工具－属性一致性分析.下表为 范例．
范例
１．打开工作表，选择 kappa test excl.
2. 点击统计－质量工具－属性一致性分析
３．输入数据：属性列（Ｔ）为“判定值”，样本（Ｌ）为“样品”，检验 员（Ａ）为“检验员”
交叉表
第二格代表检验员A在第一次测量中 判定一个样品为次品，在第二次测量 中判定为良品的次数
Rater A First Measure Good Bad
Rater A Good
10
2
Second
Measure Bad
1
7
11
9
12
边格的
数字代
表行和
8列的总Βιβλιοθήκη 和第三格代表检验员A在第一次测量中判定一 个样品为良品，在第二次测量中判定为次 品的次数
Good
Good
Good
Good
Good
16
Bad
Good
Good
Good
Good
Good
17
Bad
Bad
Bad
Good
Bad
Good
18
Good
Good
Good
Good
Good
Good
19
Bad
Bad
Bad
Bad
Bad
Bad
20
Bad
Good
Good
Bad
Bad
Bad
第一格代表检验员A在第一次和第二 次测量中判定为良品的次数
◆至少应该选择大约50%的良品和每种缺陷方式最少为10%的 产品．比如选择40个样品，其中良品约需20个，其中一类 不良缺陷至少需要4个．
常用的非参数检验（NonparametricTests）总结
常用的非参数检验（NonparametricTests）总结非参数检验(Nonparametric tests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。
参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。
但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，此时参数检验的方法就不再适用了。
非参数检验正是一类基于这种考虑，在总体方差未知或知道甚少的情况下，利用样本数据对总体分布形态等进行推断的方法。
由于非参数检验方法在推断过程中不涉及有关总体分布的参数，因而得名为“非参数”检验。
•两独立样本的非参数检验两独立样本的非参数检验是在对总体分布不甚了解的情况下，通过对两组独立样本的分析来推断样本来自的两个总体的分布等是否存在显著差异的方法。
独立样本是指在一个总体中随机抽样对在另一个总体中随机抽样没有影响的情况下所获得的样本。
SPSS中提供了多种两独立样本的非参数检验方法，其中包括曼-惠特尼U检验、K-S检验、W-W游程检验、极端反应检验等。
某工厂用甲乙两种不同的工艺生产同一种产品。
如果希望检验两种工艺下产品的使用是否存在显著差异，可从两种工艺生产出的产品中随机抽样，得到各自的使用寿命数据。
甲工艺：675 682 692 679 669 661 693乙工艺：662 649 672 663 650 651 646 652（1）曼-惠特尼U检验两独立样本的曼-惠特尼U检验可用于对两总体分布的比例判断。
其原假设：两组独立样本来自的两总体分布无显著差异。
曼-惠特尼U 检验通过对两组样本平均秩的研究来实现判断。
秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。
（2）K-S检验K-S检验不仅能够检验单个总体是否服从某一理论分布，还能够检验两总体分布是否存在显著差异。
参数、非参数检验操作步骤讲解
参数、非参数检验操作步骤参数检验非参数检验对象针对参数做的假设针对总体分布情况做的假设使用范围等距数据和比例数据（度量）定类数据和定序数据（名义和有序）分布正态分布正态、非正态分布内容Means检验单样本T检验独立样本T检验配对样本T检验卡方检验（均匀分布）二项分布检验（两个变量）游程检验（随机分布）K-S检验（正态分布检验）参数检验一Means过程Means过程用于统计分组变量的的基本统计量，这些基本统计量包括：均值（Mean）、标准差(Standard Deviation)、观察量数目(Number of Cases)、方差(Variance)。
1数据编辑窗口输入分析的数据2 分析→比较均值→均值因变量、自变量的选择可根据实际情况。
“选项”3 结果分析P＜0.05，拒绝原假设，显著性强。
结果报告，分别给出暴雨前和暴雨后卵量的统计量：暴雨前有13个样本，平均数122.3846，标准差15.95065，方差254.423; 暴雨后有13个样本，平均数104.4615，标准差15.10858，方差228.269；总体26个样本，平均数113.4231，标准差17.75426，方差315.214。
方差分析表，共有六列，第一列说明方差的来源，Between Groups是组间的，Within Groups 组内的，Total 总的。
第二列为平方和，其大小说明了各方差来源作用的大小。
第三列为自由度。
第四列为均方，即平方和除以自由度。
第五列F值是F统计量的值，其计算公式为模型均方除以误差均方，用来检验模型的显著性。
第六列是F统计量的显著值，由于这里的显著值0.007小于0.05，所以模型是显著的，降雨对卵量有显著影响。
二单一样本的T检验T检验是检验单个变量的均值与指定的检验值之间是否存在显著差异。
如：研究人员可能想知道一组学生的IQ平均分与100分的差异。
1 分析→比较均值→单一样本的T检验检验值中输入用于比较的均值（一般题目中会提供）。
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一般把Kappa值列为非参数统计(检验)方法
参数统计:
在统计推断中，如总体均数的区间估计、两个或多个均数的比较、相分析和回归系数的假设检验等，大都是假定样本所来自的总体分布为已知的函数形式，但其中有的参数为未知，统计推断的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。
这类统计推断方法称为参数统计。
在许多实际问题中，总体分布函数形式往往不知道或者知道的很少，例如只知道总体分布是连续型的或离散型的，这时参数统计方法就不适用，此时需要借助另一种不依赖总体分布的具体形式的统计方法，也就是说不拘于总体分布，称为非参数统计或分布自由统计。
参数统计：样本来自的总体分布型是已知的(如正态分布)，在这种假设基础上，对总体参数进行估计或检验。
若总体非正态，则样本例数必须充分多，或经过各种变换(对数、开方、角度……)，使之近似正态分布，再进行估计和检验。
非参数统计：
未知研究总体的分布，或已知总体分布与检所要求的条件不符时，称非参数统计。
优点：
①不受总体分布的限定，适用范围广，对数据的要求不像参数检验那样严格，不论研究的是何种类型的变量。
②包括那些难以测量，只能以严重程度优劣等级、次序先后等表示的资料，或有的数据一端或两端是不确定数值，例如“>50mg”，或“0.5mg以下”等。
③易于理解和掌握。
④
缺点：
①比起参数估计来显得比较粗。
②对适宜参数分析方法的资料若用非参数法处理，常损失部分信息、降低效率。
③虽然许多非参法计算简便，但不少方法计算仍繁杂。
非参数适用于：
①检验假设中没有包括总体参数。
②资料不具备参数方法所需条件。
③计算简单实验未结束，急需知道初步结果。
④用于等级资料或某些计数资料。
非参数统计方法:
一、Ridit分析 (relative to an indentified distribution)
二、秩和检验： N-［Ri-(N+1)/2］2
三一致性检验：Kappa
临床试验研究中把重复观察的一致性分为：
(1)
(2) 两个及两个以上医务者对同一对象进行观察。
Po- Pe
统计量：Kappa = -------------
1–Pe
Po：实际观察的一致率
ΣA 实际观察一致数
Po = ----- = ----------------------
N 总检查人数
Pe：期望一致率(两次检查结果由于偶然机会所造成的一致性)
Kappa取值在［-1，+1］之间, 其值的大小均有不同意义.
Kappa = +1
Kappa = -1
Kappa = 0
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，
Kappa > 0 此时说明有意义，Kappa
Kappa≥0.75 说明已经取得相当满意的一致程度
Kappa<0.4 说明一致程度不够理想
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.
假设验证
H0 : 对全体范畴评价者间的意见一致是依据偶然的.
H1 : 对全体范畴评价者间的意见一致是非依据偶然的.
对个别范畴的假设(H0 :对范畴 j的评价者间的意见一致是依据偶然的) 验证也可以
Kappa统计量的意思解释
Kappa◊= 1 评价者间的意见完全一致
Kappa◊= 0评价者间的意见一致程度是依据偶然的
Kappa◊< 0评价者间的意见一致程度还不如依据偶然的
Kendall的一致系数(Kendall’s coefficient of concordance)
在对n 个评价对象物(试料) 付与顺序的 m名评价者之间判断意见是否
一致时
使用连贯性的标准
主要用于评价对象物之间有顺序,不知 Standard值时,
从0到 1的值
假设验证
H0 : m名的评价者之间的意见不一致
H1 : m名的评价者之间的意见一致
验证统计量是跟随相似自由度n-1的 Chi-Square 分布
Kendall的相关系数(Kendall’s , tau)ιcorrelation coefficient,
对n个评价对象物(试料) 付与顺序的 m名评价者于标准之间的意见
(顺序评价结果) 一致与否确认时使用的连贯性的标准
主要用于评价对象物间既有顺序,又知道 Standard值时
ι (tau) = 1 : 标准和评价者之间的意见(顺序评价结果)完全一致
(tau) = -1 : 标准和评价者之间的ι意见(顺序评价结果)完全不一致 (tau) = 0 : 标准和评价者之间的意见(顺序评价结果)没有任何关联
假设验证
H0 : 标准和评价者之间的顺序评价结果是没有关联.
H1 : 评价者的顺序评价结果和标准的顺序评价结果有关联
验证统计量是近似标准正态分布
Kappa/ Kendall/区别
Kappa统计量也是进行评价者和标准之间的意见(顺序评价结果) 是否一致的
评价时使用.
差异点在于 Kendall的相关系数是考虑意见不불一致的程度也 ,可
Kappa是不考虑不一致的程度.
打个比方对评价者把Kendall的相关系数是 Standard 顺序为1位的对象物评价为
2位和评价为3位和是Standard 值的 1位的不一致严重度互不同的操作, 但是Kappa统计量是把严重度定为一样来分析
交叉表(统计上的列联表)
记录两组结果一致或不一致的频数
元素所在列和+行合
期望的数量=-----------------------------
总频数
书中128页:
15.7:A与Ｂ期望都不通过次数
＝（Ａ判定为不通的次数总和＊Ｂ判定为不通的总和）／每人判不通的机会
原理：对角线相乘应该相等A0*B0=AB0(期望)＊每人不通的机会
即：47*50=xx*150
xx=47*50/150
总结：
kappa值:是我们在医学研究中常用的用来反映重复性研究中一致性大小的指标
Kappa技术是评估属性测量系统的可重复性和再现性的一种简单方法
kappa值用来衡量两个人对同一物体进行评价时，其评定结论的一致性．1时表
示有很好的一致性，为０时表示一致性不比可能性来得好（仅用于此种ＡＢ两人有相同的分类值：通过或拒绝．同时分类数量一致的情况下）
kappa值是一种对评价人内部一致性的衡量，而不考虑他们之间的不一致量有多大．只考虑他们是不是一致．
通常认为Kappa值天于0.75表示评价人之间有很好的一致性，而小于0.40则表示一致性不好．
公式:
Po：P ōbserved= 判断一致性比率（不同作业员之间、同作业员不同次
数之间）=(Pass Pass+Fail Fail)/总的检验次数
Pe：P chance = 预期偶然达成一致的比率=[(Pass Pass+Fail
Pass)*(Pass Pass+Pass Fail]/总检验次数之平方+[(Pass Fail+Fail
Fail)*(Fail Pass+Fail Fail)]/总的检验次数之方
kappa= (P observed-P chance) / (1-P chance)
观测（实际）的两人一致的次数占的机会 - 期望的(独立)两人一致的次数占的机会=--------------------------------------------------------------
1-期望(独立)的一致次数占的机会
观测到（实际）与期望(独立)的差异
=-------------------------------------------
期望(独立)的不一至占的机会。