Kappa系数计算
MSA系列9：在使用交叉表法计算Kappa时，期望值是怎么计算出来的？
MSA系列9：在使用交叉表法计算Kappa时，期望值是怎么
计算出来的？
在使用如下的交叉表法计算计数型测量系统的Kappa时，需要计算期望值，例如表中的15.7，34.3等数值。
这些期望值是假设A和B在纯属巧合的情况下出现判断一致或相反的次数（“纯属巧合”意味着A和B未采用一致的判定标准，他们在判断合格/不合格时，可能各自有各自的标准，或者完全没有标准）。
例如15.7是A和B纯属巧合的将同一个产品都判定为不合格的次数。
那这个15.7是怎么计算出来的呢？下面来解释一下这个步骤：
1) 根据上表，A在150次判定中，有（44+6=50）次将样品判定为不合格，所以A将一个产品判定为不合格的几率是
2) 根据上表，B在150此判定中，有（44+3=47）次将样品判定为不合格，所以B将一个产品判定为不合格的几率是 3) 根据上面的结果，A和B碰巧同时将一个产品判定为不合格的几率是上面两个几率的乘积，即0.333x0.313=0.104（两个独立事件同时发生的几率是两者单独发生的几率的乘积，例如抛硬币时一次出现正面的几率为，而连续两次出现正面的几率是x= ）
4) 由此得出，如果是碰巧的话，在150次判断中，A和B同时判断为不合格的次数应该是 150x0.104=15.7次。
以上即是计算期望值的步骤。
MSA分析
MSA分析MSA（Kappa）分析是一种常用的可靠性分析方法，用于评估两个或多个评价者在分类测量任务中的一致性。
在医学、社会科学、市场研究和质量控制等领域中广泛应用。
本文将介绍MSA（Kappa）分析的基本背景、计算公式以及如何对数据进行解读。
1.背景在实际操作中，评价者可能会对同一对象进行分类，但每个评价者的主观判断可能存在差异，导致结果不一致。
为了度量这种一致性，MSA （Kappa）分析应运而生。
它可以用来评估评价者之间的一致性水平，以便确定评价者是否具有一致的分类标准。
2.计算公式MSA（Kappa）分析的计算基于一个叫做Kappa系数（κ）的统计指标。
Kappa系数用于评估评价者之间的一致性程度，其取值范围为[-1, 1]。
Kappa系数为正值时表示评价者之间具有一致性，为负值时表示评价者之间具有不一致性，为0时表示评价者的一致性程度与随机分类的一致性相当。
Kappa系数的计算公式为：Pr(a)-Pr(e)κ=--------------------------1-Pr(e)其中，Pr(a)为评价者之间的一致性概率，Pr(e)为评价者独立分类的概率。
在实际应用中，这两个概率可以通过计算评价者的分类结果来进行估算。
3.数据解读根据计算得到的Kappa系数，我们可以对评价者的一致性做出以下解读：-κ>0.75：评价者之间具有很高的一致性-κ=0.40-0.75：评价者之间具有一致性，但仍存在一定程度的不一致性-κ<0.40：评价者之间的一致性水平较低此外，我们还可以通过Kappa系数的置信区间来评估评价者的一致性。
如果置信区间跨越了0，表明评价者的一致性不显著；如果置信区间不包含0，表明评价者的一致性显著。
4. MSA（Kappa）分析的应用MSA（Kappa）分析广泛应用于医学领域、社会科学、市场研究和质量控制等领域。
例如，在医学领域中，医生对疾病的诊断和病情的评估可能存在主观判断的差异，MSA（Kappa）分析可以用于评估医生之间的一致性，从而提高医疗诊断的准确性和可靠性。
【Kappa一致性检验】远没那么简单
【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。
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。
遥感图像分类精度之评价指标：混淆矩阵、总体精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数
混淆矩阵遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。
对遥感影像分类结果进行评估就是一个通过比较检验样本与分类结果的符合程度来确定分类准确度的过程。
精度与准确度“精度”，是对同一批样本采用相同方法进行多次的测定，比较各次的测定值之间彼此接近的程度。
如果每个测定值彼此之间越接近，则精度越高，体现的是测定结果的重现性。
例如，测量一段线段的长度，每次都采用相同的方法——用直尺进行测量，经过多次测量之后我们发现，每次测量的结果都是1cm，这就说明我们以直尺进行测量这种方法的精度很高。
准确度则不然，是指测量结果与真实值相符合的程度。
还是以测量线段长度举例，真实的线段长度为1.00001cm，测量结果为1cm，这就说明测量方法的准确度还是很高的。
两者之间的关系：准确度高，意味着精度也很高，但是精度高却不意味着准确度高。
假设第一次的测量结果为1.5cm，第二次为1.52cm，第三次为1.49cm，表面上我们的精度很高，但实际上线段的长度只有1.00001cm，准确度并不高。
评估指标1总体分类精度（Overall Accuracy）指针对每一个随机样本，所分类的结果与检验数据类型相一致的概率，也就是被正确分类的像元总和除以总像元数。
即混淆矩阵中对角线上的像元数总和除以总像元数目。
2生产者精度生产者精度，也称制图精度，指相对于检验数据中的任意一个随机样本，分类图上相同位置的分类结果与其相一致的概率。
即混淆矩阵中，分类器将整幅影像正确分类为A的像元数（对角线上A类的值）与真实情况下A的像元数（真实情况A的像元数总和）之比。
3用户精度指在分类结果中任取一随机样本，其所具有的类型与地表真实情况相符合的条件概率。
即混淆矩阵中，分类器将整幅影像正确分类为A的像元数和（对角线上A类的值）与分类器分出的所有A类像元数（预测值为A的像元数总和）之比。
kappa值
kappa值kappa系数是统计学中度量一致性的指标, 值在[-1,1]. 对于评分系统, 一致性就是不同打分人平均的一致性; 对于分类问题，一致性就是模型预测结果和实际分类结果是否一致. kappa系数的计算是基于混淆矩阵, 取值为-1到1之间, 通常大于0.kappa值含义：-1：完全不一致0: 偶然一致0.0~0.20: 极低的一致性(slight)0.21~0.40: 一般的一致性(fair)0.41~0.60: 中等的一致性(moderate)0.61~0.80: 高度的一致性(substantial)0.81~1: 几乎完全一致(almostperfect)简单kappa下面的表格是真实类别和预测类别的混淆矩阵, 其中 a i j a_{ij} aij表示真实为 i i i预测为 j j j的样本数量. n n n为样本总量. a i + = ∑ j a i j , a + j = ∑ i a i j . a_{i+}=\sum_{j} a_{ij}, \, a_{+j}=\sum_{i}a_{ij}. ai+=∑jaij,a+j=∑iaij.类别1类别2类别3总计类别1a 11 a_{11}a11a 12 a_{12}a12a 13 a_{13}a13a 1 + a_{1+}a1+类别2a 21 a_{21}a21a 22 a_{22}a22a 23 a_{23}a23a 2 + a_{2+}a2+类别a 31 a_{31} a 32 a_{32} a 33 a_{33} a 3 + a_{3+}类别1类别2类别3总计3a31a32a33a3+总计a + 1 a_{+1}a+1a + 2 a_{+2}a+2a + 3 a_{+3}a+3n n nkappa系数的数学表达: k = p o − p e 1 − p ek=\frac{p_o-p_e}{1-p_e} k=1−pepo−pe其中, p o p_o po为预测的准确率, 也可理解为预测的一致性, p o = ∑ i = 1 3 a i i n p_o=\frac{\sum_{i=1}^{3} a_{ii} } {n} po=n∑i=13aii. p e p_e pe表示偶然一致性, p e = ∑ i = 1 3 a i + ∗ a + i n 2p_e=\frac{\sum_{i=1}^{3} a_{i+}*a_{+i} } {n^2} pe=n2∑i=13ai+∗a+i.其实, 本人以为同用频(概)率来表示, 形式更加简洁.记 p i j = a i j / n p_{ij}=a_{ij}/ n pij=aij/n, p i + = a i + / n p_{i+}=a_{i+}/ n pi+=ai+/n, p + j = a + j / n p_{+j}=a_{+j} / n p+j=a+j/n, 则kappa系数为p o = ∑ i = 1 3 a i i n = ∑ i = 1 3 p i i , p_o=\frac{\sum_{i=1}^{3} a_{ii} }{n}=\sum_{i=1}^{3} p_{ii}, po=n∑i=13aii=i=1∑3pii, p e = ∑ i = 1 3 a i + ∗ a + i n 2 = ∑ i = 1 3 p i + ∗ p + i . p_e=\frac{\sum_{i=1}^{3} a_{i+}*a_{+i} } {n^2}=\sum_{i=1}^{3} p_{i+}*p_{+i}. pe=n2∑i=13ai+∗a+i=i=1∑3pi+∗p+i.kappa值 2对于一些有序关系的级别得分, 使用上面简单的计算方法存在一些问题. 比如在疾病预判时, 假设病人是无病的, 一个医生预测为得病且特别严重, 另一个医生预测为得病且中度. 很明显, 第一个医生的预测结果更加不可接受. 所以, 我们要在计算kappa值时加入权重的概念, 以区分这种预测结果的后果程度.设有 m m m个类别, 记 w i j w_{ij} wij表示真实为 i i i预测为 j j j的权重. 加权kappa的数学计算公式为 k = p o − p e 1 − p e = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m w i j p ij − ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m w i j p i + p + j 1 − ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m w i j p i + p + j k=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}=\frac{ \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{m} w_{ij}p_{ij} - \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{m} w_{ij}p_{i+} p_{+j} } { 1- \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{m} w_{ij}p_{i+}p_{+j} } k=1−pepo−pe=1−∑i=1m∑j=1mwijpi+p+j∑i=1m∑j=1mwijpij−∑i=1m∑j=1mwijpi+p+j一般地, w i i = 1w_{ii}=1 wii=1. 若当 i , j i,j i,j不同时, w i j = 0w_{ij}=0 wij=0, 就退化为上面简单的kappa.下面介绍几种常用的权重计算方法:设得分有序为 c 0 < c 1 < ⋯ < c m − 1 c_0<c_1<\cdots< c_{m-1} c0<c1<⋯<cm−1, 取值为 c i = i c_i=i ci=i.•线性权重 w i j = 1 − ∣ i − j ∣ m − 1 ,w_{ij}=1-\frac{|i-j|}{m-1}, wij=1−m−1∣i−j∣,•二次权重 w i j = 1 − ( i − j m − 1 ) 2 .w_{ij}=1-(\frac{i-j}{m-1})^2. wij=1−(m−1i−j)2.参考文献[1] dandelion的博客一致性检验– kappa 系数[2] 唐万,胡俊,张晖,吴攀,贺华.kappa系数:一种衡量评估者间一致性的常用方法[j].上海精神医学,2015,27(01):62-67.。
计数型MSA：Kappa分析中“期望计数”的计算方法
计数型MSA：Kappa分析中“期望计数”的计算方法我们仍用MSA手册中的例子来做说明。
两评价人A和B分别对随机抽取的50个零件进行测量，对每个零件的测量随机地重复了3次。
设定1表示可接受的决定（即评为1类），0表示不可接受的决定（即评为0类）。
测量结果用以下交叉表列出。
科恩（Cohen）给出的Kappa计算公式为：MSA手册中定义P0为对角栏框中（观测）计数占总计数的比例，Pe为对角栏框中期望计数占总计数的比例。
（第三版中文MSA手册中翻译有误，这里是按英文版翻译过来的）（观测）计数容易理解，如对角栏框中的44表示A和B都评为0类的测量次数，97表示A 和B都评为1类的测量次数，而6则表示A评为0类但B评为1类的测量次数，3则表示A评为1类但B评为0类的测量次数。
因此，，P0也就是评价人A和B在测量中实际一致性的比率。
那期望计数是指什么呢？假如这两位评价人都是任意地（猜测）将50 个零件判定为可接受或不可接受，其结果也会达到一定程度的一致，不过这里的一致是偶然达到的，这种偶然达到的一致性比率称为偶然一致性比率，也就是Kappa计算中的Pe。
当评价人A 与B 随机地作评价时，此两人行动一定是独立的，互不影响，从而两人同评为0 类的概率为P0+×P+0，两人同评为1 类的概率为P1+×P+1。
（这里P0+表示A评价人评为0类的测量次数占总测量次数的比率，P1+表示A评价人评为1类的测量次数占总测量次数的比率；同理P+0、P+1分别表示B评价人评为0类的测量次数占总测量次数的比率，和B评价人评为1类的测量次数占总测量次数的比率。
这时偶然一致性比率Pe = P0+×P+0+ P1+×P+1。
因此，这里15.7和68.7分别就是两评价人同时评为0类和1类的期望计数，分别为对应单元格行总计数乘以列总计数除以总计数（即总测量次数）所得。
同样31.3和34.3这两个期望计数也是按同样方式得出的。
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）。
检验员检验能力鉴定-Kappa分析
名称
1、检查员前后判断 一致性比率； 2、95%之一致性置 信区间；
≧90%
# 相符数: 检验员在多个试验之间，他/她自身标准一致。
Pg 16
Attribute Agreement Analysis
检验员 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0 ) 肖宽鸿 0 0.39394 0.316228 1.24575 0.1064
一二次次次次次次次次次次一二次次一二次次次次一二一二标
次次检检检检检检检检检检次次检检次次检检检检次次次次准
检检验验验验验验验验验验检检验验检检验验验验检检检检
验验
验验
验验
验验验验
1110111011110110100111111111 2111100111110111111111111110 3010111110011001111001111111 4111111111111111111111111101 5111101001100100011011111000 6010000000000000000000011000 7000000111100110011101110010 8011111111111110111111111011 9000000001111001110001110110 10 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 0
步骤四：分析判读
1、同检查员一致性分析
肖宽鸿 1, 肖宽鸿 2, 晋健1, 晋健2, 王鲁1, 王鲁2, 梁延1, ... 的属性一
致性分析
检验员自身
测试日期
评估一致性
报告者
检验员 肖宽鸿 晋健 王鲁 梁延 石兰 杨松 向显波 张宇 罗明英 张玄 罗胜 王良科 文远秀
遥感影像分类精度评价
遥感影像分类精度评价遥感影像分类是利用遥感技术获取的遥感影像数据进行地物分类的过程。
精度评价是评估分类结果与实际地物分布之间的一致性程度的过程。
在遥感影像分类精度评价中，常用的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数、总体精度和准确率以及召回率等指标。
下面将对这些评价方法进行详细介绍。
一、混淆矩阵法混淆矩阵法是一种常用的分类精度评价方法，通过统计分类结果和实际地物分布之间的一致性进行评估。
混淆矩阵是一个N*N的矩阵，其中N 表示分类的类别数。
矩阵的行和列分别表示实际类别和分类类别，每个元素表示实际类别在分类结果中的分布情况。
通过计算混淆矩阵可以得出分类的总体精度、准确率、召回率等指标。
二、Kappa系数Kappa系数是一种常用的评估分类结果一致性的统计量。
Kappa系数取值范围为[-1,1]，其中-1表示完全不一致，0表示随机一致，1表示完全一致。
Kappa系数越大表示分类结果的一致性越好。
计算Kappa系数需要利用混淆矩阵中的各项数据进行计算。
三、总体精度和准确率以及召回率总体精度是指分类结果正确的分类数占总分类数的比例，是衡量分类正确率的重要指标。
总体精度的计算公式为：总体精度=（分类正确的样本数/总样本数）*100%。
准确率是指分类结果中真阳性（TP，分类正确的正例）和真阴性（TN，分类正确的负例）的比例，计算公式为：准确率=TP/(TP+FP)。
召回率是指真阳性比真阳性和假阴性（FN，分类错误的负例）的比例，计算公式为：召回率=TP/(TP+FN)。
总体精度、准确率和召回率都是衡量分类精度的重要指标，可以综合评价分类结果的正确性和完整性。
在进行遥感影像分类精度评价时，应根据具体的分类目的和要求选择合适的评价方法。
针对不同的评价指标，可以采取不同的统计方法进行计算，以达到准确评估分类结果和精度的目的。
综上所述，遥感影像分类精度评价是评估分类结果与实际地物分布之间的一致性程度的过程，常用的评价方法包括混淆矩阵法、Kappa系数、总体精度和准确率以及召回率。
编码信度系数r -回复
编码信度系数r -回复[编码信度系数r]的概念，计算方法和重要性。
引言：在研究领域中，数据的准确性和可靠性是至关重要的，尤其是在心理学、教育学和社会科学等领域。
为了评估和量化研究数据的质量，研究者使用了一些统计指标，其中之一就是编码信度系数r。
本文将介绍编码信度系数r的概念、计算方法以及其在研究中的重要性。
一、概念：编码信度系数r是用来评估和量化同一份数据或信息由不同编码人员编码后的一致性程度。
它主要用于衡量两个或多个独立编码人员之间的协议程度，并提供一个可靠性指标。
二、计算方法：计算编码信度系数r有多种方法，其中最常用的方法是Cohen’s Kappa 系数和Intraclass Correlation Coefficient（ICC）。
1. Cohen’s Kappa系数：Cohen’s Kappa系数是最常用的评估编码信度的方法之一。
它考虑了随机的一致性，以便消除由于机会因素引起的一致或不一致。
计算Cohen’s Kappa系数的公式如下：k = (P_o - P_e) / (1 - P_e)其中，P_o表示观察到的两位编码人员一致的概率，P_e表示在仅考虑机会一致性的假设下，两位编码人员一致的概率。
2. Intraclass Correlation Coefficient（ICC）：ICC是另一种广泛使用的编码信度系数。
它将可靠性的度量分为两个不同的来源：可靠性源于编码人员间的差异（即间隔可靠性）和编码人员内的差异（即内部可靠性）。
ICC的计算公式包括单一测量和多重测量的情况，以适应不同研究设计的需求。
三、重要性：评估和报告编码信度系数r在研究领域中具有重要意义。
以下是一些与编码信度系数r的重要性相关的方面：1. 数据可靠性评估：编码信度系数r允许研究者评估数据的稳定性和一致性。
如果编码人员之间的一致性较低，可能会导致数据质量下降，研究结论的准确性受到质疑。
2. 跨文化和多语言研究：在进行跨文化或多语言研究时，编码信度系数r 可以帮助评估不同文化和不同语言编码者之间的一致性。
遥感分类精度评价中Kappa系数的计算方法
遥感分类中，精度评价是一个很重要的环节。现在需要计算一下里边的Kappa系数，但是我手头上没有书，只能到网上找，但是在中文世界里，要找这样的东西何其难也。英文的倒是一大批。在一个软件的使用手册里我找到了计算方法，说的非常详细，连用户精度，生产者精度，还有我以前没见过的Hellden以及Short尺度，都说的非常清楚。就是里边有一点儿小错误,不过我已经标出来了。
kapa值计算公式
kapa值计算公式
Kappa值是用来衡量分类器的一致性和准确性的统计量，通常
用于评估分类器的性能。
Kappa值的计算公式如下：
\[ \kappa = \frac{P_o P_e}{1 P_e} \]
其中，\( P_o \) 是观察到的精确一致性的比例，\( P_e \)
是预期的精确一致性的比例。
观察到的精确一致性的比例 \( P_o \) 是指分类器预测结果与
实际结果一致的比例，通常通过混淆矩阵来计算。
混淆矩阵是一个
二维矩阵，用于比较分类器的预测结果和实际结果。
通过混淆矩阵
可以计算出分类器的准确率、召回率等指标，进而得到 \( P_o \)。
预期的精确一致性的比例 \( P_e \) 是指分类器在随机情况下
预测结果与实际结果一致的比例。
通常情况下，可以通过混淆矩阵
来计算各类别的预期一致性，然后加权平均得到总体的 \( P_e \)。
Kappa值的范围通常在-1到1之间，1表示完美的一致性，0表
示分类器的预测与随机预测没有差别，-1表示分类器的预测与实际
结果完全相反。
一般来说，Kappa值越接近1，分类器的性能越好。
总之，Kappa值是一个用于衡量分类器一致性和准确性的重要
指标，通过混淆矩阵可以计算观察到的和预期的精确一致性的比例，再带入计算公式可以得到Kappa值，从而评估分类器的性能。
利用SPSS进行一致性检验并计算Kappa值
利⽤SPSS进⾏⼀致性检验并计算Kappa值利⽤SPSS进⾏⼀致性检验并计算Kappa值例⼦：对弹幕⽂本的分类编码，判定结果为A~N 14种类别。
采⽤Cohen's kappa系数分析。
⼀、问题与数据 通过分析弹幕⽤户所发送的弹幕，判断其使⽤弹幕的动机。
现拟分析不同编码员判断的⼀致性，随机抽取600份弹幕⽂本，再分别请两位编码员进⾏分类，判断弹幕动机属于哪种分类。
这两位编码员操作的是同⼀份⽂本，编号统⼀，部分研究数据如下：⼆、问题的分析在本研究中，研究者拟探讨两位警察对受试者⾏为判断的⼀致性，我们推荐使⽤ Cohen's kappa系数分析。
⼀般来说，采⽤Cohen's kappa系数的研究设计需要满⾜以下5项假设： 假设1：判定结果是分类变量且互斥。
如本研究中受试者⾏为的判定结果为“正常”或“可疑”，属于分类变量，并且相互排斥。
假设2：要求进⾏观测变量配对，即不同观测者判定的对象相同。
如本研究中，两位警察观看的是同⼀组录像，编号统⼀。
假设3：每个观察对象可能被判定的结果种类相同。
如本研究中每位受试者的⾏为都可能被判定为“正常”或“可疑”。
假设4：观测者之间相互独⽴。
这要求不同观测者独⽴完成结果判定，相互不⼲扰。
假设5：由固定的两位观测者完成所有判定。
如本研究中由两位警察分别观看100段录像，中途不换⼈。
根据研究设计，我们认为本研究符合Cohen's kappa系数的5项假设，可以采⽤该分析⽅法进⾏⼀致性评价。
三、SPSS操作在主菜单点击分析(Analyze)→描述统计(DescriptiveStatistics)→交叉表(Crosstabs)分别将编码1和编码2变量放⼊⾏和列栏点击统计，选择Kappa，点击继续点击单元格，按如下选择即可注释：如果⼤家想要得到频率的预测值，可以点击计数栏中的期望；若⼤家还想得到百分⽐值，可以点击百分⽐栏中的⾏、列和总计四、结果 从上表可以看出，本研究共有600对有效数据，没有缺失，总数据为600例。
Kappa系数
Kappa系数Kappa在遥感里主要应该是使用在accuracy assessment上。
比如我们就计算标准Kappa值来更好的检验分类结果的正确程度。
The Kappa Index of Agreement (K): this is an important index that the cross classification outputs. It measures the association between the two input images and helps to evaluate the output image. Its values range from -1 to +1 after adjustment for chance agreement. If the two input images are in perfect agreement (no change has occurred), K equals 1. If the two images are completely different, K takes a value of -1. If the change between the two dates occurred by chance, then Kappa equals 0. Kappa is an index of agreement between the two input images as a whole. However, it also evaluates a per-category agreement by indicating the degree to which a particular category agrees between two dates. The per-category K can be calculated using the following formula (Rosenfield andFitzpatrick-Lins,1986):K = (Pii - (Pi.*P.i )/ (Pi. - Pi.*P.i )where:P ii = Proportion of entire image in which category i agrees for both datesP i. = Proportion of entire image in class i in reference image P.i = Proportion of entire image in class i non-reference imageAs a per-category agreement index, it indicates how much a category have changed between the two dates. In the evaluation, each of the two images can be used as reference and the other as non-reference.Kappa 系数是在综合了用户精度和制图精度两个参数上提出的一个最终指标，他的含义就是用来评价分类图像的精度问题，在遥感里主要应该使用在精确性评价（Accuracy Assessment）和图像的一致性判断。
如何判定KAPPA值
如何判定KAPPA值计数型MSA中，判别的标准一般是通过看Kappa值的大小来评判你的测量系统是否值得信赖。
但是这个Kappa值到底是如何计算出来的呢？Kappa(K)一般被定义为在剔除偶然一致之后评价者之间的一致比例：K=[P(observed)-P(chance)]/[1-P(chance)]其中：P(observed)=评价者一致同意的分类比率；P(chance)=评价者偶然一致的分类比率；下面是一个具体的小例子：样本#评价者1评价者21passfail2failpass3passpass4failfail5passpass6failfail7passpass8failpass9passfail10failfail上面是MSA的具体评价值。
步骤1：把数据转换成比率，填入相关表(contingency table)Assessor2Assessor 1passfailpass0.3 (X1)0.2 (Y1)0.5 (Z1)fail0.2 (Y2)0.3 (X2)0.5 (Z2)0.5 (Z3)0.5 (Z4)步骤2：计算P(observed)P(observed)=对角线的比率之和＝X1+X2=0.3+0.3=0.6步骤3：计算P(chance)P(chance)=(Z1×Z3)+(Z2×Z4)=0.5步骤4：计算KK=[P(observed)-P(chance)]/[1-P(chance)]=(0.6-0.5)/(1-0.5)=0.2到这里，K值，即Kappa值就计算出来了。
一般把Kappa值列为非参数统计(检验)方法O#Q1[L4p3M&YJv6nFV-M iP非参数统计S@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。