一致性检验kappa.ppt
第22章 一致性检验kappa
有序分类资料一致性分析
单向有序R×C表
有两种形式。一种是R×C 表中的分组变量是有序的,而指标变量是无 序的。此种单向有序R×C表资料可用行×列 表资料的2检验进行分析。另一种情况是 R×C表中的分组变量是无序的,而指标变量 是有序的,此种单向有序R×C表资料宜用秩 和检验进行分析。
有序分类资料一致性分析
KAPPA值的计算及检验
对两法测定结果一致部分进行检验,看一致部分是 否是由偶然因素影响的结果,它叫做“一致性检 验”,也称Kappa检验。说明两种方法测定结果的 实际一致率与随机一致率之间的差别是否具有显著 性意义。需要计算反映两法一致性程度高低的系数, 叫做Kappa统计量。具体公式如下: Po Pe ad (a b)(a c) (c d )(b d ) Kappa , Po , Pe 1 Pe n n2
双向有序属性不同的R×C表 R×C表中的两分类变 量皆为有序且属性不相同。对于该类资料,需要分 析两有序分类变量间是否存在线性变化趋势,宜用 有序分组资料的线性趋势检验。 双向有序属性相同的R×C表中的两分类变量皆为有 序且属性相同。实际上是2×2配对设计的扩展,此 时宜用一致性检验(或称Kappa检验)。 所以,对于双向有序且属性相同的数据,我们可以 采用Kappa检验判断其一致性。
有序分类资料一致性分析
R×C表可以分为双向无序、单向有序、双向
有序属性相同和双向有序属性不同4类。 双向无序R×C表 R×C表中两个分类变量皆 为无序分类变量,对于该类资料:①若研究 目的为多个样本率(或构成比)的比较,可 用行×列表资料的2检验;②若研究目的为 分析两个分类变量之间有无关联性以及关系 的密切程度时,可以用行×列表资料的2检 验以及Pearson列联系数进行分析。
第22章 一致性检验kappa
有序分类资料一致性分析
单向有序R×C表
有两种形式。一种是R×C 表中的分组变量是有序的,而指标变量是无 序的。此种单向有序R×C表资料可用行×列 表资料的2检验进行分析。另一种情况是 R×C表中的分组变量是无序的,而指标变量 是有序的,此种单向有序R×C表资料宜用秩 和检验进行分析。
有序分类资料一致性分析
Kappa检验
Kappa是评价一致性的测量值。检验是否沿对角线 格子中的计数(接收比率一样的零件)与那些仅是 偶然的期望不同。设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。则Kappa = (Po - Pe)/(1 - Pe)。Kappa是测量而不是检验。 其大小用一个渐进和标准误差构成的t统计量决定。 一个通用的经验法则是Kappa大于0.75表示好的一 致性(Kappa最大为1);小于0.4表示一致性差。 Kappa不考虑评价人间的意见不一致性的程度,只 考虑他们一致与否。
有序分类资料一致性分析
R×C表可以分为双向无序、单向有序、双向
有序属性相同和双向有序属性不同4类。 双向无序R×C表 R×C表中两个分类变量皆 为无序分类变量,对于该类资料:①若研究 目的为多个样本率(或构成比)的比较,可 用行×列表资料的2检验;②若研究目的为 分析两个分类变量之间有无关联性以及关系 的密切程度时,可以用行×列表资料的2检 验以及Pearson列联系数进行分析。
本章小节
对两法测定结果一致部分进行检验,看一致
部分是否是由偶然因素影响的结果,它叫做 “一致性检验”,也称Kappa检验。说明两 种方法测定结果的实际一致率与随机一致率 之间的差别是否具有显著性意义。
本章小节
SAS过程中也是用FREQ过程进行一致性检
第22章 一致性检验kappa PPT课件
KAPPA值的计算及检验
Kappa是一个统计量,也有抽样误差,其渐
进标准误(ASE)。由于u=Kappa/ASE近 似服从标准正态分布,故可借助正态分布理 论。H0:Kappa=0,H1:Kappa≠0。如果 拒绝H0认为两种方法具有较高的一致性。
KAPPA值的计算及检性相同的分级水平数相同,但分级水平不全相同。 如甲医生和乙医生都把病人的检查结果分为四个等级,但甲 医生的分级为1、2、3、4,而乙医生的分级为2、3、4、5。 在这种情况下,由于列联表的行数和列数仍然是一致的,即 列联表仍为方表,所以也可计算出相应的Kappa统计量。第 三种是属性相同,但分级水平数和分级水平不全相同。这种 情况就是我们所说的列联表的行列数不一致。由于收集上来 的数据不能轻易删除掉,所以我们考虑添加行或列使联表成 为方表。如行数为n,例数为n-1,则我们只需要添加第n列, 在第n行第n列的格点中添加权值0001,而第n行的其它格点 均设为0,就可以命名其成为方表,并计算Kappa统计量了。 由于权值系数很小,所以不会影响Kappa值的计算结果。
KAPPA值的计算及检验
对两法测定结果一致部分进行检验,看一致部分是 否是由偶然因素影响的结果,它叫做“一致性检 验”,也称Kappa检验。说明两种方法测定结果的 实际一致率与随机一致率之间的差别是否具有显著 性意义。需要计算反映两法一致性程度高低的系数, 叫做Kappa统计量。具体公式如下: Po Pe ad (a b)(a c) (c d )(b d ) Kappa , Po , Pe 1 Pe n n2
二分类资料一致性分析
前面我们已经介绍四格表资料的2检验,本
节需要介绍的是Kappa检验。那么Kappa检 验与配对2检验有什么区别呢?Kappa检验 重在检验两者的一致性,配对2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。
一致性检验kappa科恩
二分类资料一致性分析
前面我们已经介绍四格表资料的2检验,本节需要介绍 的是Kappa检验。那么Kappa检验与配对2检验有什 么区别呢?Kappa检验重在检验两者的一致性,配对2 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。
KAPPA值的计算及检验
对两法测定结果一致部分进行检验,看一致部分是否是 由偶然因素影响的结果,它叫做“一致性检验”,也称
Kappa检验。说明两种方法测定结果的实际一致率与随 机一致率之间的差别是否具有显著性意义。需要计算反
映两法一致性程度高低的系数,叫做Kappa统计量。具 体公式如下:
Kappa
Kappa检验
Kappa是评价一致性的测量值。检验是否沿对角线格子 中的计数(接收比率一样的零件)与那些仅是偶然的期 望不同。设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。则Kappa =(Po - Pe)/(1 Pe)。Kappa是测量而不是检验。其大小用一个渐进和 标准误差构成的t统计量决定。一个通用的经验法则是 Kappa大于0.75表示好的一致性(Kappa最大为1); 小于0.4表示一致性差。Kappa不考虑评价人间的意见 不一致性的程度,只考虑他们一致与否。
一致性检验 kappa
学习目标
熟悉Kappa值的判断标准; 掌握Kappa值的计算以及检验方法; 掌握二分类资料和有序分类资料的一致性分析;
KAPPA_实施方法培训资料.ppt
◆测试样品收集
在选择测试样品时,要考虑以下几方面:
如果只有两个类别:良品和次品, ◆至少应该选择20个良品和20个次品 最多可选择 50个良品和50个次品 尽量保持大约50%的良品和50%的次品 选择不同程度的良品和次品
课件
如果样品类别超过2种,其中一类是优良,其它类别是不同 种类的缺陷方式
课件
Q&A Thank you!
课件
Good
Good
GoodGoodG来自odGood16
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
课件
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
课件
4. “确定”后可以得到如下结果:检验员自身的一致性的95%置信区间
课件
课件
课件
Kappa量测能力评价指标
判断指标
判断基准 (良好)
90% ↑
判断基准 (考虑)
75~90%
判断基准 (不足)
75% ↓
上面的判断基准根据Project的目标有可能变更。 举个例,不良率0.1%→0.001% 改善课题的情况下检出率必须为
课件
Kappa表例
First Mea. Second Mea. First Mea. Second Mea. First Mea. Second Mea.
KAPPAPPT课件
.
Page 7
Kappa表例
First Mea. Second Mea. First Mea. Second Mea. First Mea. Second Mea.
Part Rater A Rater A Rater B Rater B Rater C Rater C
1
Good
Good
Good
Good
.
Page 4
◆测试样品收集
在选择测试样品时,要考虑以下几方面:
如果只有两个类别:良品和次品, ◆至少应该选择20个良品和20个次品 最多可选择 50个良品和50个次品 尽量保持大约50%的良品和50%的次品 选择不同程度的良品和次品
.
Page 5
如果样品类别超过2种,其中一类是优良,其它类别是不同 种类的缺陷方式
Good
Good
Bad
9
Good
Good
Good
Good
Good
Good
10
Bad
Bad
Bad
Bad
Bad
Bad
11
Good
Good
Good
Good
Good
Good
12
Good
Good
Good
Bad
Good
Good
13
Bad
Bad
Bad
Bad
Bad
Bad
14
Good
Good
Bad
Good
Good
Good
Page 12
Minitab工具
▪ Kappa计算也可以通过软件Minitab来实现 ▪ 路径: 打开Minitab 软件-打开工作表-
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
检验员检验能力鉴定-Kappa分析25页PPT
56、书不仅是生活,而且是现在、过 去和未 来文化 生活的 源泉。 ——库 法耶夫 57、生命不可能有两次,但许多人连一 次也不 善于度 过。— —吕凯 特 58、问渠哪得清如许,为有源头活水来 。—— 朱熹 59、我的努力求学没有得到别的好处, 只不过 是愈来 愈发觉 自己的 无知。 ——笛 卡儿
拉
60、生活的道路一旦选定,就要勇敢地 走到底 ,决不 回头。 ——左
Байду номын сангаас
检验员检验能力鉴定-Kappa分析
21、没有人陪你走一辈子,所以你要 适应孤 独,没 有人会 帮你一 辈子, 所以你 要奋斗 一生。 22、当眼泪流尽的时候,留下的应该 是坚强 。 23、要改变命运,首先改变自己。
24、勇气很有理由被当作人类德性之 首,因 为这种 德性保 证了所 有其余 的德性 。--温 斯顿. 丘吉尔 。 25、梯子的梯阶从来不是用来搁脚的 ,它只 是让人 们的脚 放上一 段时间 ,以便 让别一 只脚能 够再往 上登。
配对卡方检验及Kappa检验(精选课件)
配对卡方检验及Kappa检验一、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≥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Kap pa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。
[课件]SPSS一致性检验
分层因素在几个组之间的分布不均,既可
能削弱了原本存在的行变量与列变量之间的关系,
也可能使得原本不存在关系的两个变量的关系呈
现统计学显著性。
14.6分层卡方检验
例2:期末临近,各学院学生对授课老师网上评价逐渐开始。教育技术学 班长对同学们关于以下3位专业课老师周玉霞老师、邓鹏老师、和学 仁老师的网上评价进行了调查,其中一项指标是在课后是否经常向老 师寻求帮助,希望分析寻求帮助与性别间有无联系。
14.5.1 Kappa一致性检验
例1:云南师范大学信息学院教育技术学理学和教育学专业准备在明年 暑假做一个关于云南省乡级中学多媒体技术在教学中的使用情况调查,但 是对中学具体情况不太了解。于是,请周老师推荐了20所备选中学,理 学班长和教育学班长对这20所中学根据需要做了一个评价,把它们评为 好、中、差三个等级,以便确定应对哪些中学进行更进一步落实,那么理 学班长和教育学班长的评价结果是否一致?
Kappa≥0.75 两者一致性较好 0.75>Kappa≥0.4 一致性一般 Kappa<0.4 一致性较差 Kappa=0 两者完全无关 Kappa=1 两者完全一致
14.5.2配对卡方检验
McNemar配对卡方检验
14.6分层卡方检验
分层卡方检验是把对象分解成不同的层次,
每层分别研究行变量与列变量的相关。
14.6分层卡方检验
14.6分层卡方检验
14.6分层卡方检验
Cochran's and Mantel-Haenszel 卡方检验
14.6分层卡方检验
Hale Waihona Puke THANKS FOR YOUR LISTENING!
PPT模板下载:/moban/
SPSS一致性检验&配对卡 方检验&分层卡方检验
一致性检验kappa科恩
Po Pe 1 Pe
, Po
a
n
d
, Pe
(a
b)(a
c) (c n2
d )(b
d)
P0为实际一致率,Pe为理论一致率。
KAPPA值的计算及检验
Kappa是一个统计量,也有抽样误差,其渐进标准误 (ASE)。由于u=Kappa/ASE近似服从标准正态分布, 故可借助正态分布理论。H0:Kappa=0,H1: Kappa≠0。如果拒绝H0认为两种方法具有较高的一致 性。
KAPPA值的计算及检验
在诊断试验的研究中,数据资料多为双向有序的列联表 资料,即两个变量都是有序变量,而且属性相同。属性 相同分为三种情况,一种情况是属性、分级水平数和分 级水平都完全相同。如甲医生和乙医生都把病人的检查 结果分为1、2、3、4四个等级。此时可直接作Kappa检 验。当这两个变量都只有2个水平时,就成为配对设计的 四格表资料,可使用配对χ2检验,即McNemar检验。
KAPPA值的计算及检验
另一方面,如果两个变量中有一个变量是金标准,那么 我们不但能分析出检验结果的一致性,还可以计算出敏 感度、特异度、误诊率和漏诊率等指标。如果有不同的 诊断分界点,还可以绘制出ROC曲线。
诊断试验的评价在医学研究中具有十分重要的意义,目 前大多数文献都使用Kappa统计量来检验结果的一致性。 所以本研究主要是对Kappa系数作一个探讨和分析。诊 断试验评价的统计学方法还会随着更多问题的提出和解 决而不断得到发展、修正和扩展。
一致性检验 kappa
学习目标
熟悉Kappa值的判断标准; 掌握Kappa值的计算以及检验方法; 掌握二分类资料和有序分类资料的一致性分析;
一致性检验的原理和方法.ppt
一般选择矢量归一化或一阶导数化+矢量归一化。 一般为全谱或10000~4200
CI限度为5或6
选择是否以非绝对值表示,不要选
显示经预处理后的谱段,见下页
建立一致性检验的方法(模型)
选择好预处理方法和谱段之后,点击 Validate,出现下页CI值
最大CI值处的波数点
一致性指数CI的计算公式如下:
n张光谱在某个波数点处有n个吸光度值, 对该波数点的这n个吸光度值求平均值和 标准偏差。
建立一致性检验的方法(模型)
建立一致性检验的方法(模型)和建立定 性分析方法的过程相似,也是需要调入参 考光谱、选择预处理方法和谱段。
使用OPUS 5.0建立一致性检验方法(模 型)的具体步骤如下:
在此处调入检验光谱, 左侧的T表示检验光谱。
对一致性模型而言,检验光谱并不是必需的,只要有参考 光谱,就可以建立一致性模型。
只是在做检验的时候,才调入检验光谱。
点击Validate项
这些蓝色 的点为验 证光谱
对指定样品进行一致性检验
2. 将光谱调入OPUS,然后点击Evaluate 菜单的Conformity Test,选择一致性检验 方法(.CFT),点击Test即出现如下结果:
双击新产生的CONF数据块
限度控制的方法 设定的CI限度值 设定的Sum限度
最大的CI值 最大CI值处的波数点 标准偏差
该光谱的Sum 1值、Sum 2值和超过CI限度的 波数点的数量。
对指定样品进行一致性检验
两种方法的比较: 第一种方法能给出该光谱的最大CI值和相
应波数点,以及光谱的整体情况(CI光 谱)。 第二种方法只能给出最大CI值和相应波数 点,方便、简洁。 可以根据实际情况,灵活使用。
第22章 一致性检验kappa
有序分类资料一致性分析
R×C表可以分为双向无序、单向有序、双向
有序属性相同和双向有序属性不同4类。 双向无序R×C表 R×C表中两个分类变量皆 为无序分类变量,对于该类资料:①若研究 目的为多个样本率(或构成比)的比较,可 用行×列表资料的2检验;②若研究目的为 分析两个分类变量之间有无关联性以及关系 的密切程度时,可以用行×列表资料的2检 验以及Pearson列联系数进行分析。
双向有序属性不同的R×C表 R×C表中的两分类变 量皆为有序且属性不相同。对于该类资料,需要分 析两有序分类变量间是否存在线性变化趋势,宜用 有序分组资料的线性趋势检验。 双向有序属性相同的R×C表中的两分类变量皆为有 序且属性相同。实际上是2×2配对设计的扩展,此 时宜用一致性检验(或称Kappa检验)。 所以,对于双向有序且属性相同的数据,我们可以 采用Kappa检验判断其一致性。
KAPPA值的计算及检验
另一方面,如果两个变量中有一个变量是金标准, 那么我们不但能分析出检验结果的一致性,还可以 计算出敏感度、特异度、误诊率和漏诊率等指标。 如果有不同的诊断分界点,还可以绘制出ROC曲线。 诊断试验的评价在医学研究中具有十分重要的意义, 目前大多数文献都使用Kappa统计量来检验结果的 一致性。所以本研究主要是对Kappa系数作一个探 讨和分析。诊断试验评价的统计学方法还会随着更 多问题的提出和解决而不断得到发展、修正和扩展。
KAPPA值的计算及检验
对两法测定结果一致部分进行检验,看一致部分是 否是由偶然因素影响的结果,它叫做“一致性检 验”,也称Kappa检验。说明两种方法测定结果的 实际一致率与随机一致率之间的差别是否具有显著 性意义。需要计算反映两法一致性程度高低的系数, 叫做Kappa统计量。具体公式如下: Po Pe ad (a b)(a c) (c d )(b d ) Kappa , Po , Pe 1 Pe n n2
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
有序分类资料一致性分析
❖ 单向有序R×C表 有两种形式。一种是R×C 表中的分组变量是有序的,而指标变量是无 序的。此种单向有序R×C表资料可用行×列 表资料的2检验进行分析。另一种情况是 R×C表中的分组变量是无序的,而指标变量 是有序的,此种单向有序R×C表资料宜用秩 和检验进行分析。
有序分类资料一致性分析
❖ R×C表可以分为双向无序、单向有序、双向 有序属性相同和双向有序属性不同4类。
❖ 双向无序R×C表 R×C表中两个分类变量皆 为无序分类变量,对于该类资料:①若研究 目的为多个样本率(或构成比)的比较,可 用行×列表资料的2检验;②若研究目的为 分析两个分类变量之间有无关联性以及关系 的密切程度时,可以用行×列表资料的2检 验以及Pearson列联系数进行分析。
KAPPA值的计算及检验
❖ 对两法测定结果一致部分进行检验,看一致部分是 否是由偶然因素影响的结果,它叫做“一致性检 验”,也称Kappa检验。说明两种方法测定结果的 实际一致率与随机一致率之间的差别是否具有显著 性意义。需要计算反映两法一致性程度高低的系数, 叫做Kappa统计量。具体公式如下: K a P 1 o P p P e e ,P o p a n a d ,P e ( a b )a (c ) n 2 ( c d )b (d )
Kappa检验
❖ Kappa是评价一致性的测量值。检验是否沿对角线 格子中的计数(接收比率一样的零件)与那些仅是 偶然的期望不同。设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。则Kappa = (Po - Pe)/(1 - Pe)。Kappa是测量而不是检验。 其大小用一个渐进和标准误差构成的t统计量决定。 一个通用的经验法则是Kappa大于0.75表示好的一 致性(Kappa最大为1);小于0.4表示一致性差。 Kappa不考虑评价人间的意见不一致性的程度,只 考虑他们一致与否。
二分类资料一致性分析
❖ 前面我们已经介绍四格表资料的2检验,本 节需要介绍的是Kappa检验。那么Kappa检 验与配对2检验有什么区别呢?Kappa检验 重在检验两者的一致性,配对2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。
KAPPA值的计算及检验
❖ 另一方面,如果两个变量中有一个变量是金标准, 那么我们不但能分析出检验结果的一致性,还可以 计算出敏感度、特异度、误诊率和漏诊率等指标。 如果有不同的诊断分界点,还可以绘制出ROC曲线。
❖ 诊断试验的评价在医学研究中具有十分重要的意义, 目前大多数文献都使用Kappa统计量来检验结果的 一致性。所以本研究主要是对Kappa系数作一个探 讨和分析。诊断试验评价的统计学方法还会随着更 多问题的提出和解决而不断得到发展、修正和扩展。
KAPPA值的计算及检验
❖ 第二种是属性相同的分级水平数相同,但分级水平不全相同。 如甲医生和乙医生都把病人的检查结果分为四个等级,但甲 医生的分级为1、2、3、4,而乙医生的分级为2、3、4、5。 在这种情况下,由于列联表的行数和列数仍然是一致的,即 列联表仍为方表,所以也可计算出相应的Kappa统计量。第 三种是属性相同,但分级水平数和分级水平不全相同。这种 情况就是我们所说的列联表的行列数不一致。由于收集上来 的数据不能轻易删除掉,所以我们考虑添加行或列使联表成 为方表。如行数为n,例数为n-1,则我们只需要添加第n列, 在第n行第n列的格点中添加权值0001,而第n行的其它格点 均设为0,就可以命名其成为方表,并计算Kappa统计量了。 由于权值系数很小,所以不会影响Kappa值的计算结果。
第22章 一致性检验kappa
学习目标
❖ 熟悉Kappa值的判断标准; ❖ 掌握Kappa值的计算以及检验方法; ❖ 掌握二分类资料和有序分类资料的一致性分
析;
Kappa检验
❖ 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。诊断试验的一致性检 验经常用于下列两种情况:一种是评价新的诊断试 验方法与金标准的一致性;另一种是评价两种诊断 试验方法对同一个样本或研究对象的化验结果的一 致性、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 次观察作出诊断的一致性等。1960年Cohen等提出 用Kappa值作为评价判断的一致性程度的指标。实 践证明,它是一个描述诊断的一致性较为理想的指 标,因此在临床试验中得到广泛的应用。
❖ P0为实际一致率,Pe为理论一致率。
KAPPA值的计算及检验
❖ Kappa是一个统计量,也有抽样误差,其渐 进标准误(ASE)。由于u=Kappa/ASE近 似服从标准正态分布,故可借助正态分布理 论。H0:Kappa=0,H1:Kappa≠0。如果 拒绝H0认为两种方法具有较高的一致性。
KAPPA值的计算及检验
❖ 在诊断试验的研究中,数据资料多为双向有 序的列联表资料,即两个变量都是有序变量, 而且属性相同。属性相同分为三种情况,一 种情况是属性、分级水平数和分级水平都完 全相同。如甲医生和乙医生都把病人的检查 结果分为1、2、3、4四个等级。此时可直接 作Kappa检验。当这两个变量都只有2个水平 时,就成为配对设计的四格表资料,可使用 配对χ2检验,即Nemar检验。
Kappa检验
❖ 对于用Kappa值判断一致性的建议参考标准为: ❖ 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;