计数型量具分析报告(Excel带计算KAPPA公式)
计数型测量系统分析报告-KAPPA(适用10-50个样品)
料号量具编号量具名称测量者 A 品名量具类型评价人数测量者 B 特性状态定义重复次数测量者 C 零件数量报告人批准日期产品编号A-1A-2A-3B-1B-2B-3C-1C-2C-3真值(REF)12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849501=合格 0=不合格计数型测量系统分析报告计数型#DIV/0!人员更换定期（校准/年度）修复后新购公差变化DataSummary/A*BA*CB*CA*RefB*RefC*Ref0*00000001*00000000*10000001*1000SelfagreementA B C 00A*B Cross01总计Po:#DIV/0!A0计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!B*C01总计Po:#DIV/0!B0计数00期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!A*CCrosstabulC 01总计Po:#DIV/0!A0计数0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数0期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Reproduci bilityKappa 判定Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*REFCrosstabul1总计Po:#DIV/0!A0计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!B*REFCrosstabul1总计Po:#DIV/0!B0计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!Pe:#DIV/0!1计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!总计计数000期望值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!真值#DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!真值B C A*B B*C A*C #DIV/0!#DIV/0!#DIV/0!编制：审核：核准：。
MSA计数测量系统分析KAPPA表
测量日期
评 价 人 A：
B：
C：
计算结果 0% 0% 0% ###### ###### ###### 0% #VALUE!
95% LCL #NUM! #NUM! #NUM! ###### ###### ###### #NUM! #VALUE!
有效性
错误率
错误警报率
0%
#DIV/0!
#DIV/0!
0%
测量日期
B：
C：
A*B交叉
B*C交叉
A*C交叉
0
1 总计 0
1 总计 0
1
总计
0
0
0
0
0
0
0
0
0
#DIV/0! ###### ###### ###### ###### ###### ###### #DIV/0! #DIV/0!
0
0
0
0
0
0
0
0
0
#DIV/0! ###### ###### ###### ###### ###### ###### #DIV/0! #DIV/0!
#DIV/0!
#DIV/0!
0%
#DIV/0!
#DIV/0!
□ 不合格
备 注
核
准
审核:
制表：
B
C 变差来源
总检查数 A -- ###### ######
相配数
错误拒收 B ###### -- ######
错误接受
不相配 C ###### ###### --
95% UCL
评价人%
A
B
C
50 50 50
0
0
0
--
《MSA计数型GRR-KAPPA(第四版)自带公式》
＜10% 系。当排列或分类零件，需要加强
过程控制时被推荐运用。
10%~30% 在某些适用情况下被认为可接受。
＞30% 被认为是不可接受的。
补充： kappa大于0.75表示有很好的一致 如果Ppk大于1，则将测量系统与过程进行比较 如果Ppk小于1，则将测量系统与公差进行比较
样本：
对于产品控制的情况下，当测量结果与决定准则是确定“符合或不符合某特性的规 范”（如：100%检验或抽样），样品（或标准）必须被选择，但不需要包括整个过 程范围。测量系统的评估是以特性公差为基础（如对公差的%GRR）。 在过程研究情况下，当测量结果与决定准则是确定“过程稳定性、方向以及是否符 合自然的过程变差”（如：SPC、过程控制、能力及过程改进），在整个作业过程 范围的样本可获得性变得非常重要。当评估一测量系统对过程控制的适用性时（如 对过程变差的%GRR），推荐采用过程变差的独立估计法（过程能力研究）。
1.00
总计
B*基座-交叉表
REF基准
0.00 1.00
数量
45
2
期望的数量 15.0 32.0
数量
3 100
期望的数量 33.0 70.0
数量
48 102
期望的数量 48.0 102.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
A 总计
A*C-交叉表
C
0.00 1.00
0.00
数量
漏发警报 错(虚)发 率 警报率
≤2% ≤5% ≤5% ≤10%
＞5% ＞10%
检查总数 一致的数
量 95%UCI 计算所得
的结果 95%LCI
系统有效的结果%
50 39 88.5% 78.0% 64.0%
Kappa分析(自动生成)
评
确
价
认：
承 认：
4/4
40 1 1 1 1 1 1 1 1 1
41 1 1 1 1 1 1 1 1 1
42 0 0 0 0 0 0 0 0 0
43 1 1 1 1 1 1 1 1 1
44 1 1 1 1 1 1 1 1 1
45 1 1 1 1 1 1 1 1 1
46 1 1 1 1 1 1 1 1 1
47 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1/4
计数型测量系统分析报告
（评价人交叉分析）
A 与 B 交叉表
B
0.00
1.00
A
0.00
计算
29
1
期望的计算
6.4
23.6
1.00
计算
3
117
期望的计算
25.6
94.4
计算
32
118
总计
期望的计算
32.0
118.0
A 与 C 交叉表
C
0.00
1.00
A
0.00
计算
28
2
期望的计算
6.2
23.8
系统有效得分 （所有评价人自己保持一致）
50 44 88.0%
系统有效得分与计数 （所有评价人与基准一致）
50 44 88.0%
A B C
结论：
有效性 ≥90% 96.0%
96.0%
94.0%
漏发警报的比例 ≤2%
2.00%
误发警报的比例 ≤5%
2.00%
0.00%
4.00%
2.00%
4.00%
基于上述信息，判定该测量系统中，评价人ABC均接受，该测量系统符合要求
MSA计数型测量系统分析-假设试验分析法(KAPPA)
B
0.954 Good
C
0.954 Good
测量系 统有效
评价人
零件总数 正确判断数 有效性% 结* 有论效性 = 正确
A
30 29 97% Good
B
30 29 97% Good
C
30 29 97% Good
评价人 的接受
漏发警报的比例
结论
误发警报的比例
A
0%
接受
1%
B
0%
接受
1%
* 漏C发警
0%
D
16
D
D
D
17
A
A
A
18
D
D
D
19
D
D
D
20
D
D
D
21
D
D
D
22
D
D
D
23
D
D
D
24
D
D
D
25
D
D
D
26
D
D
D
27
D
D
D
28
A
A
A
29
D
D
D
30
D
D
D
评价人之间数据报
A1*C1
A D D D D D D D A D D D D D D D A D D D D D D D D D D A D D
A2*C2
1
3
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
4
1
1
1
1
1
1
1
1
1
MSA计数型测量系统分析——假设试验分析法(Kappa)
6.136.13 计数型测量系统分析计数型测量系统分析——————假设试验分析法假设试验分析法假设试验分析法（（Kappa Kappa））说明：参照张智勇所著《ISO/TS16949五大工具最新版一本通》（机械工业出版社）编写。
计数型测量系统的分析是为了确定不同班次，不同生产线的检查人员是否能正确地区分合格品和不合格品，分析出测量结果与标准值的符合程度，以及他们自身和相互之间重复检查的一致程度。
假设试验分析—交叉表法是一种常用的计数型测量系统分析方法。
交叉表法可以在基准值（分析用样品称为基准，用计量型测量系统对样品进行测量，测量值称为基准值）已知的情况下进行，也可以在基准值未知的情况下进行。
在基准值未知的情况下进行，可以评价测量人之间的一致性，但不能评价测量系统区分好与不好的能力。
在基准值已知的情况下，即可评价测量人之间的一致性，又能评价测量人员与基准值的一致性，以及测量的有效性、漏判率和误判率，从而判断出测量人区分合格和不合格零件的能力。
6.136.13.1 .1 .1 未知基准值的一致性分析未知基准值的一致性分析1）随机选取g=50（一般选取g=30～50个样本）个能够覆盖过程范围的零件，对这些零件进行编号。
零件的编号不要让测量人知道，但分析人应该知道。
2）由3名评价人以随机盲测的方式测量所有零件各m=3次，每人测量次数为n=g×m=50×3=150次。
“接受”记为“1”，“拒绝”记为“0”，将三人所测150×3=450个数据记录于表6-21中。
测量时应按这样的规则进行：先让A 测量人以随机顺序对50个零件进行第1轮测量，然后让B 测量人、C 测量人以随机顺序进行第1轮测量，再让A 测量人进行第2轮测量，以此类推，完成测量工作。
表6-21 计数型测量系统分析数据表零件测量人A 测量人B 测量人C基准基准值代码A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-31 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.476 901 +2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.509015 +3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.576459 －4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.566152 －5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.57036 －6 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 0.544 951 ×7 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0.465454 ×8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.502295 +9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.437817 －10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.515573 +11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.488905 +12 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0.559918 ×13 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.542704 +14 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0.454518 ×15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.517377 +16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.531939 +17 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.519694 +18 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.484167 +19 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.520496 +20 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.477236 +21 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0.452310 ×22 0 0 1 0 1 0 1 10 0 0.545604 ×23 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.529065 +24 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.514192 +25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.599581 －26 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0.547204 ×27 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.502436 +28 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.521642 +29 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.523754 +30 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0.561457 ×31 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.503091 +32 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.505850 +33 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.487613 +34 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0.449696 ×35 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.498698 +36 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 0.543077 ×37 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.409238 －38 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.488184 +39 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.427687 －40 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.501132 +41 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.513779 +42 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.566575 －43 1 0 1 1 1 1 1 1 0 1 0.462410 ×44 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.470832 +45 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.412453 －46 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.493441 +47 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.486379 +48 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.587893 －49 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.483803 +50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.446697 －3）根据表6-21中的0和l 数据的结果将评价人A 和B、B 和C、A 和C 利用交叉表方法进行统计（见表6-22），A*B 栏中“0*0”代表A、B 两人均判拒绝的次数，统计有44个；“0*1”代表A 判拒绝而B 判接受的次数，统计有6个；“1*0”代表A 判接受而B 判拒绝的次数，统计有3个；“1*1”代表AB 两人同时判为接受的次数，统计有97个，将统计结果依次填入表6-22中。
计数型测量系统分析
计数型测量系统分析
随机从过程中抽取50个零件，并且样本是覆盖过程范围的零件。
让三个测量员采用盲测法对每个零件测量三次。
将每个测量员的测量结果输入《计数型分析报告》中，当可接受判断时记录为“1”，当不可接受判断时记录为“0”。
用交叉表确定每个测量员之间意见一致程度，用kappa来测量2个测量员对同一目标评价值的一致程度。
“1”表示完全一致，“0”表示不一致。
kappa=（po-pe）/（1-pe）
po=对角线单元中观测值的总和
pe=对角线单元中期望值的总和
判定：若所有的测量结果Kappa值大于0.75，则表示一致性好，则接受；若Kappa≤0.4，则表示一致性差，应立即改进或重新评价量具。
若不能改进的量具，则不能接受，并应找到接受的替代测量系统。
将分析结果记录在《计数型分析报告》中。
计量器具管理excel公式
计量器具管理excel公式
计量器具管理涉及到对计量器具的登记、检定、维护等多方面
的管理工作，可以利用Excel来进行数据的记录和计算。
以下是一
些常用的Excel公式，可以在计量器具管理中使用：
1. SUM函数，用于计算一列或多列数据的总和，可以用于统计
计量器具的数量或者某项指标的总和。
2. AVERAGE函数，用于计算一列或多列数据的平均值，可以用
于计算计量器具的平均值或者某项指标的平均水平。
3. COUNT函数，用于统计某个区域中包含数字的单元格的数量，可以用于统计计量器具的数量。
4. IF函数，用于根据特定条件对数据进行分类或者进行不同
的计算，可以用于判断计量器具是否需要进行检定或者维护。
5. VLOOKUP函数，用于在表格中查找特定数值或者内容，并返
回相应的数值或者内容，可以用于查询某个计量器具的详细信息。
6. CONCATENATE函数，用于将多个单元格中的内容合并为一个
单元格中的内容，可以用于整合计量器具的相关信息。
这些Excel公式可以帮助你在计量器具管理中进行数据的记录、统计和分析，提高工作效率和准确性。
当然，具体的公式应根据实
际情况和需求进行调整和使用。
希望这些信息能够对你有所帮助。
计数型量具分析报告(Excel带计算KAPPA公式)
68.7
100.0
47
103
150
47.0
103.0
150.0
C
0
1
42
5
16.0
31.0
9
94
35.0
68.0
51
99
51.0
99.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
A与 C交叉表
0 C
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
C
0
1
43
7
17.0
33.0
8
92
B 与基准交叉表
0 B
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
基准
0
1
45
2
15.0
32.0
3
100
33.0
70.0
48
102
48.0
102.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
B 与基准交叉表
0 C
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
评价人的 Kappa A B C
评价人与基准的 Kappa
A --86% 78%
88%
基准
0
1
42
9
16.3
34.7
6
93
31.7
67.3
48
102
48.0
102.0
B 86%
--79%
C 78% 79%
---
计数型MSA表格(Kappa模型)-公式可见-可编辑-无锁定
A
0.0
B
60
C
60.0
总计 判定结论：
A — 0.000 0.000
B 0.000
— 0.000
C 0.000 0.000
—
B 0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量
60 60.0
0 0.0
0
60
0.0 60.0
0
0
0.0 0.0
总计 A与C交叉表
数量 期望数量
A 总计
0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量 数量 期望数量
60 60.0
C 0.00
60 60.0
0 0.0
60 60.0
0 0.0
1.00 0
0.0 0
0.0 0
0.0
60 60.0 总计
60 60.0
0 0.0
60 60.0
注：Kapaa=(Po－Pe)/(1－Pe) Po=对角线单元中观测值的总和 Pe=对角线单元中期望值的总和 有效性 = 正确判断的数量 / 判断的机会总数
计数型测量系统研究(Kappa模型)
零件 A-1
A-2
A-3
B-1
B-2
B-3
C-1
C-2
C-3
1
2
3
4
5
6
7
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
评价人
分析：
确认：
基准
基准 值
代码 － － － － － － － － － － － － － － － － － － － －
计数型-kappa
计数型研究数据表Data3503计数型研究数据表1*05120000*12150211*1129133129787677Selfagreeme nt/自评A BC 494449A*B 交叉表0.00 1.00总计Po:0.95A0.00计算14216期望的计 2.014.016Pe:0.791.00计算5129134期望的计17.0117.0134总计计算19131150期望的计19.0131.0150B*C 交叉0.00 1.00总计Po:0.95B0.00计算14519期望的计 2.017.019Pe:0.791.00计算2129131期望的计14.0117.0131总计计算16134150期望的计16.0134.0150A*C 交叉表0.00 1.00总计Po:0.99A0.00计算15116期望的计 1.714.316Pe:0.811.00计算1133134期望的计14.3119.7134总计计算16134150期望的计16.0134.0150Reprodu Kappa结论Kappa=(Po-Pe)/(1-Pe)A*B0.9300.774好好好B C C B*C0.774A*C3503计数型研究数据表A*基准交叉表0.00 1.00总计Po: 1.00A0.00计算12012期望的计 1.610.412.0Pe:0.771.00计算07878期望的计10.467.678.0总计计算127890期望的计12.078.090.0B*基准交叉表0.00 1.00总计Po:0.98B0.00计算12214期望的计 1.912.114.0Pe:0.751.00Count07676Expected 10.165.976.0Total Count 127890Expected12.078.090.0C*基准交叉表0.00 1.00总计Po:0.99C0.00计算12113期望的计 1.711.313.0Pe:0.761.00计算07777期望的计10.366.777.0总计计算127890期望的计12.078.090.0AB C一致性Kappa 1.000.910.95结论好好好重复和再AB C50505049444998%88%98%好差好A 可接受B 可接受C 可接受结论结论总受检数符合的Repeatability 符合率基准0%1%漏发误发0%3%0%0%可接受结论基准基准可接受可接受% 评价人。
计数型数据量具Kappa分析
■ 品管 囗 生产 囗 工程
零件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 A-1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 分析： A-2 1 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 A-3 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 B-1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 B-2 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 B-3 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 C-1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 确认： C-2 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 C-3 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 基准 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 基准值 代码 ＋ ＋ ＋ × ＋ － ＋ － ＋ × ＋ － ＋ ＋ ＋ ＋ － × × ＋ ＋ ＋ × ＋ ＋ ＋ － － ＋ ＋ × － － ＋ － ＋ ＋ － × ＋ × ＋ ＋ × ＋ － × × ＋ ＋
卡帕系数的计算公式excel
卡帕系数的计算公式excel
其中，P(A)为观察者之间的一致性比率，P(E)为随机一致性比率。
P(E)可以通过计算分类器或评价者在所有类别中的总一致率来得到。
公式如下：
P(E) = (ΣaΣb n(ab) - ΣaΣb n(a)n(b)) / (n - ΣaΣb
n(a)n(b))
其中，a和b为分类器或评价者所给出的不同类别，n(ab)为分类器或评价者同时选择a和b的次数，n(a)和n(b)则为分类器或评价者选择a和选择b的次数之和。
如果你想用Excel来计算卡帕系数，可以在Excel中进行如下计算：
1. 计算P(E)。
先输入每个分类器或评价者给出的不同类别，以及分类器或评价者在每个类别中选择的次数。
2. 使用上述公式计算出P(E)。
3. 计算P(A)。
输入观察者之间的分类结果，并使用Excel的COUNTIF函数计算出每个分类的次数。
4. 使用上述公式计算出K值。
通过使用Excel，可以更加方便地计算出卡帕系数，并且可以快速地对数据进行分析和比较。
- 1 -。
计数型量具分析报告(Excel带计算KAPPA公式)
51
99
51.0
99.0
总计
47 47.0 103 103.0 150 150.0
A与C交叉表
0 C
1
总计
计算 期望的计算
计算 期望的计算
计算 期望的计算
C
0
1
43
7
17.0
33.0
8
92
34.0
66.0
51
99
51.0
99.0
总计
50 50.0 100 100.0 150 150.0
A与基准交叉表
操作者B(
B-1
B-2
1
1
1
1
0
0
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
1
0
0
0
0
1
1
1
1
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1
0
0
1
1
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
0
0
1
1
0
0
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
0
0
1
1
1
1
0
0
1
计数型数据量具Kappa分析
量具名 称：
量具编 号：
量具类 型：
评价人 数 测： 量3次 数：3
评价人
A评：价人
B评：价人
C数：据分
析人： 评价时
间：
0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量 数量 期望数量
0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量 数量 期望数量
0.00 数量
期望数量
1.00 数量
期望数量 数量 期望数量
■品 管 囗生 产囗 工程
计数型研究资料表假设检验分析- 交叉表(Kappa分析)
计数型研究资料表假设检验分析- 交叉表(Kappa分析)
■品 管 囗生 产囗 工程 零件 名 零件 编 规格 公零件 数 A与基
A
总计
B与基 B
总计
C与基 C
总计Hale Waihona Puke A与B A总计 B与C
B
总计 A与C
A
总计
50 PCS
计数型研究资料表假设检验分析- 交叉表(Kappa分析)
■品
管 囗生
产囗
工程
零件 A-1
A-2
A-3
B-1
B-2
B-3
C-1
C-2
C-3
基准
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
3
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
4
1
0
1
Kappa值
Kappa值（⼀）Kappa(K)值Kappa(K)值，适⽤于计数资料的⼀致性评测。
可由四格表的数据加以计算。
⽰例如下：表7-1 两医⽣辨证的⼀致性评测⼄医⽣⽓虚⾎瘀⾎瘀甲医⽣⽓虚⾎瘀 38(a) 10(b) 48(a+b) ⾎瘀 6(c) 36(d) 42(c+d) 44(a+c) 46(b+d) 90(a+b+c+d)N=a+b+c+d由上表计算，得观察⼀致率Po=a+d/N=(38+36)/90=82%机遇⼀致率Pe=[(a+c)(a+b)/N+(b+d)(c+d)/N]/N=[(44×48)/90+(46×42)/90]/90=49.9%⾮机遇⼀致率=1-Pe=1-49.9%=50.1% 实际⼀致率=Po-Pe=82%-49.9%=32.1%Kappa=50.132.1Pe 1Pe Po =--=0.64Ｋappa 值表明了两位医⽣的观测值的⼀致有多⼤程度是由⾮机遇带来的，也即真正⼀致的程度。
Ｋappa 值范围在＋１与－１之间。
若Ｋappa 值>0.6，表⽰⼀致性相当可靠。
2．Kappa 统计本⽅法可矫正机遇的⼀致性，⽤于⼆名调查员评定某⼀项⽬的结果是与否的⼀致性，其计算公式如下：K=(P 0-P c )/(1-P c )P0——观察到的调查员之间的⼀致性概率；Pc ——机遇⼀致性的概率；分母中的“1”表⽰完全的⼀致性公式的意义是调查员们所得的（扣去机遇⼀致性之后）除以完全的⼀致性减去机遇⼀致性的⼀个⽐率。
具体计算步骤如下：P0=n d a +Pc=22121n q q p p +a ——A 、B 调查员的阳性⼀致例数b ——A 调查员阴性,B 调查员阳性的例数c ——A 调查员阳性,B 调查员阴性的例数d ——A 、B 调查员的阴性⼀致例数上述公式变换得：调查员A调查员 B+－ +a b p1 － c d q1p2q2nK=1221)(2q p q p bc ad +- （6-10）p1=a+b p2=a+c q1=c+d q2=b+d将数值代⼊上式即得K 值，其中总符合率=n d a +，阳性符合率=n a，阴性符合率=n d ，K 值的范围以1（完全⼀致）→0（机遇⼀致）→-1（低于机遇）。
属性数据的kappa计算方法举例
Kappa评价方法文放怀(BIM)分析指出所有这个分析表明所有的评价人之间表现出的一致性好。
A与B交叉的Kappa计算•P0=(44+97)/150=0.94•Pe=(47*50/150+103*100/150)/150=0.562222•Kappa=(P0-Pe)/(1-Pe)=0.862944B与C交叉的Kappa计算•P0=(42+94)/150=0.906667•Pe=(51*47/150+99*103/150)/150=0.559733•Kappa=(P0-Pe)/(1-Pe)=0.788007A与C交叉的Kappa计算•A与C的Kappa也是同样方法,请自己一试验?Kappa的其他用法•临床试验研究中把重复观察的一致性分为： •(1) 同一医务者对同一患者进行两次以上观察， •(2) 两个及两个以上医务者对同一对象进行观察。
• PA -Pe•统计量：Kappa = ---------- •1-Pe•PA：实际观察的一致率••ΣA 实际观察一致数•PA = -----= ---------------•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的其他用法•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≥0.75 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的其他用法•例双向有序且属性相同的列联表(一致性检验，特殊模型分析) •------------------------------------------•对比法 冠心病患者数•--------------------------------•测定结果核素法正常减弱异常合计•-------------------------------------------•正常58 2 3 63•减弱 1 42 7 50•异常8 9 17 34•------------------------------------------•合计67 53 27 147Kappa的其他用法•H0：K=0(两种方法测定结果的一致性是由偶然误差所致) •58+42+17•PA = ---------= 0.795918•147 •67×63 53×50 27×34•Pe= [ ----------+ ----------+ ---------]/ 147 = 0.360452•147 147147• 0.795918-0.360452•Kappa = --------------------= 0.680897•1-0.360452 。
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014465015.734.350.039710031.368.7100.0471*******.0
103.0
150.0014254716.031.047.099410335.068.0103.0519915051.0
99.0150.0014375017.033.050.089210034.066.0100.0519915051.0
99.0150.0014555016.034.050.039710032.068.0100.04810215048.0
102.0150.0014524715.032.047.0310010333.070.0103.04810215048.0
102.0150.0014295116.334.751.06939931.767.399.04810215048.0102.0150.0
A B C ---86%78%86%---79%78%79%---88%
92%
77%评价
≥0.75 一致性好,可接受
＜ 0.75 一致性差,应改善
评价人与基准的Kappa
评价人的Kappa
C A B 总计
计算期望的计算
C
计算0.900.5677%
期望的计算
1
计算期望的计算
B 与基准交叉表基准总计P0Pe Kappa
期望的计算
1
计算期望的计算
总计
计算期望的计算
总计P0Pe Kappa
B
计算0.970.5792%
期望的计算
总计
计算期望的计算
B 与基准交叉表基准Kappa
A
计算0.950.5688%
期望的计算
1
计算A 与基准交叉表基准总计P0Pe 总计
计算期望的计算期望的计算
总计
计算期望的计算P0
Pe
0.940.56P0Pe 计数型量具交叉分析表
期望的计算
A 与
B 交叉表计算计算总计期望的计算
计算计算总计B
A
1
期望的计算
总计
B 与
C 交叉表C
期望的计算
B
计算期望的计算
0.910.5679%
1
0.55A 与C 交叉表C
总计C
计算期望的计算
1
计算Kappa
78%
Kappa
86%
P0Pe Kappa
0.90
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