SAS软件应用之一致性检验kappa

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；
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
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。
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
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。
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。

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。
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。