属性型MSA分析(fleiss_kappa)
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n0 n1
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150 150 n0/N n1/N 0 0 0 0 0 0 0 0
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能力不满足要求
eiss Kappa分析 C2×R 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 0 C3×R 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 0
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观察到的成对一致性组合数n* 可能的成对一致性组合数N* 观察到成对一致性组合数的概率Pobs=n*/N*
300 300 0 0
300 3600 100 0 0 0
观察到的每个分类的评价数nk(k=1,…Nc) 总评价次数N 观察到的每个分类的评价数占比nk/N 随机一致性评估的期望概率Pexp=∑k(nk/N)2 Kappa: (Pobs-Pexp)/(1-Pexp)=k 每个评价者比对于参考值的Kappa 所有评价者比对于参考值的Kappa 最小Kappa值决定最终结果 评价者姓名 代 码 A B C 评价者 Kappa 0.000 0.000 0.000 所有评价者之间的Kappa 所有人 最终结果 Kappa ≥0.9 能力满足要求 0.9>Kappa≥0.7 0.000 ≥0.9
A2
A3
评价者 - 试验数 B1 B2 B3 C1
C2
C3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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450 100 0 0 0 0 0 0 0 0
0.000
≥0.7-0.9
<0.7
评价者比对 参考值的Kappa 0.000 0.000 0.000
≥0.9
≥0.7-0.9
所有评价者比对参考值的Kappa 0.000 所有结果中的最小值 能力有条件满足要求 Kappa< 0.7 Kappa =
0.000
Fleiss Kappa分析 0=Not OK 1=OK 检验对 参考值 象编号 R A1 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 分类 A×B×C A1×R A2×R A3×R B1×R B2×R B3×R 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 0 C1×R 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 100 0 A×A B×B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C×C 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 100 0 0 0 0 0.000 0.000
0 0 100 0 0 0 0
<0.7
所有评价者比对参考值的Kappa
0.000 能力不满足要求
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
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