Kappa一致性检验_3类型评估
检验员检验能力鉴定-Kappa分析
二厂包装检验员检验能力分析
二厂边窗玻璃外观质量客户退货PPM高 外观质量是检验员靠目视检验，由于很明显的检验员之间
和检验员内部的差别及检验能力问题，所以测量系统就是 一个关注的问题 下一页的数据是在测量系统研究中收集的。 需要计算每个操作员的Kappa和操作员之间的 Kappa
Pg 2
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
第一格代表检验员王鲁在第一次 和第二次测量中判定为优良的 次数
Rater A First Measure Good Bad
5
0
5
1
4
5
6
4
Pg 6
Kappa 例子#1
应急表
第二格代表检验员王鲁在第一次测量 中判定一个单元为次劣，在第二次测 量中判定为优良的次数
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
12
1
13
1
14
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
检验员检验能力鉴定-Kappa分析
Pg 4
Kappa 例子#1
王鲁检验员的 应急表
在每个单元格中填入收集到的信息
Rater A First Measure Good Bad
Rater A Good
5
0
5
Second
Measure Bad
1
4
5
6
4
Pg 5
Kappa 例子#1
应急表
Rater A Second Measure
Good Bad
1 0.79798 0.316228 2.52343 0.0058 张宇 0 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325
1 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325 罗明英 0 0.73333 0.316228 2.31900 0.0102
1 0.73333 0.316228 2.31900 0.0102 张玄 0 0.60000 0.316228 1.89737 0.0289
向显波 2 33.33 1 25.00 1 10.00
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 #相 检验员 验数 符数 百分比 95 % 置信区间 肖宽鸿 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 晋健 10 7 70.00 (34.75, 93.33) 王鲁 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 梁延 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 石兰 10 10 100.00 (74.11, 100.00) 杨松 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 向显波 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 张宇 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 罗明英 10 9 90.00 (55.50, 99.75) 张玄 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 罗胜 10 10 100.00 (74.11, 100.00) 王良科 10 8 80.00 (44.39, 97.48) 文远秀 10 7 70.00 (34.75, 93.33)
最新检验员检验能力鉴定-Kappa分析
Second
Measure Bad
0.1
0.4
0.6
0.4
检验员王鲁比例
下表代表上表的数据，其中每个单元格 用总数的百分比来表示
代表5/10 0.5 0.5
Pg 11
Kappa 例子#1
应急表-比例
Rater A First Measure Good Bad
Rater A Good
0.5
0
0.5
Second
5
0
5
1
4
5
6
4
边格的数字代表行和列的总和
Pg 10
Kappa 例子#1
Rater A First Measure Good Bad
Rater A Good
5
0
5
Second
Measure Bad
1
4
5
6
4
Rater A First Measure Good Bad
Rater A Good
0.5
0
1 0.39394 0.316228 1.24575 0.1064 晋健 0 0.39394 0.316228 1.24575 0.1064
1 0.39394 0.316228 1.24575 0.1064 王鲁 0 0.79798 0.316228 2.52343 0.0058
1 0.79798 0.316228 2.52343 0.0058 梁延 0 0.58333 0.316228 1.84466 0.0325
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。
一致性检验
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=(P0-Pe)/(1-Pe) ,P0=(a+d)/n ,Pe=［(a+b)(a+c)+(c+d)(b+d)］/n² • 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HO认为两种方法具有较高 的ppa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；
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。
配对卡方检验及Kappa检验(一致性检验)
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≥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。
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。
SAS软件应用之一致性检验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。
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 )
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。
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。
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。
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；
检验员检验能力鉴定-Kappa分析
要达成完全一致， P observed = 1 且 K=1 一般说来，如果Kappa值低于0.7，那么测量系统是不 适当的 如果Kappa值为0.9或更高，那么测量系统是优秀的
肖宽鸿 10 5 50.00 (18.71, 81.29)
晋健 10 5 50.00 (18.71, 81.29)
王鲁 10 9 90.00 (55.50, 99.75)
梁延 10 6 60.00 (26.24, 87.84)
石兰 10 4 40.00 (12.16, 73.76)
杨松 10 7 70.00 (34.75, 93.33)
文远秀 10 4 40.00 (12.16, 73.76)
1、检查员与标准之 一致性比率； 2、95%之一致性置 信区间；
≧90%
# 相符数: 检验员在多次试验中的评估与已知标准一致。
Pg 18
Attribute Agreement Analysis
评估不一致
#1
#0
检验员 / 0 百分比 / 1 百分比 # Mixed 百分比
1 0.34066 0.316228 1.07726 0.1407
2、每一检查员Kappa 分析
1、每一检查ห้องสมุดไป่ตู้Kappa值
≦0.7：不适合 ≧0 .9：优秀
Pg 17
Attribute Agreement Analysis
评估一致性
3、检查员与标准一致性分析
#检 #相
95 % 置信区间
检验员 验数 符数 百分比
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
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
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；
SAS软件应用之一致性检验kappa
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。
概述
❖ 分层抽样（类型抽样）：先将总体中的所有单位 按照某种特征或标志（性别、年龄等）划分成若 干类型或层次，然后再在各个类型或层次中采用 简单随机抽样或系用抽样的办法抽取一个子样本， 最后，将这些子样本合起来构成总体的样本。
❖ 分层抽样是把异质性较强的总体分成一个个同质 性较强的子总体，再抽取不同的子总体中的样本 分别代表该子总体，所有的样本进而代表总体。
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：
❖ 优点：简便易行、节省费用，特别是在总体抽样 框难以确定的情况下非常适合。
❖ 缺点：样本分布比较集中、代表性相对较差。
❖ 一般来说，类别相对较多、每一类中个体相对较 少的做法效果较好。
概述
❖ 多阶抽样（分段抽样）：按照元素的隶属关系后 层次关系，把抽样过程分为几个阶段进行。适用 于总体规模特别大，或者总体分布的范围特别广 时。
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。
SAS软件应用之一致性检验kappa
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
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。
❖ 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。
本章小节
❖ 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。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。
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）.其目的为通过比较两组吸烟史的差别,检验吸烟(可疑病因)与疾病(肺癌）有因果联系的假设.这就是病例对照研究。
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批号1
+ ± S r
检测结果：+、±、-
Po=Σ Aii/N Pe=Σ aibi K=(Po-Pe)/(1-Pe) Kappa统计量判断规则
Po = 0.8 Pe = 0.377778 K = 0.678571
（1）Kappa=1，说明两次判断结果完全一致; （2）Kappa= -1，说明两次判断的结果完全不一致; （3）Kappa=0，说明两次判断结果完全是随机性造成; （4）Kappa<0，说明一致性程度比随机性造成的还差，两次检查结 不一致，但在实际应用中无意义; （5）Kappa>0，说明有意义，越大，说明一致性越好。≥0.75，说 经取得相当满意的一致性程度。<0.4，说明一致性程度不够理想。 0.6～0.8之间时，认为是具有适当的一致性。
2 r 0.533333 0.2 0.266667
++
+±
+-
±+
±±
±-
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1
致; 全不一致; 随机性造成; 造成的还差，两次检查结果很
一致性越好。≥0.75，说明已 明一致性程度不够理想。而在 性。
-+
-±
--
1
序号 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 批号1 + + ± + + + + ± + ± + 批号2 + ± + + + + + ± ± + + 6 1 0 7 0.46667 批号2 ± 1 1 2 0 0 4 3 5 0.2 0.3333 S 8 3 4 15