若将两个响应变量视为 n 个对象的两个独立评级,则当评级员之间完全一致时,Kappa 系数等于 +1。当观测到的一致性超过机会一致性时,Kappa 系数为正,其量值反映了一致性的强度。当观测到的一致性小于机会一致性时,Kappa 系数为负,尽管这在实际中并不常见。Kappa 的最小值介于 -1 到 0 之间,具体取决于边缘比例。
n = 对象(分组变量)的数目
m = 评级员数
k = 水平数
ri = 对象 i 的重复次数 (i = 1,...,n)
Ni = m x ri。针对对象 i (i = 1, 2,...,n) 的评级数。其中包含所有评级员的响应,以及针对某部件的重复评级次数。例如,若 2 个评级员每人给对象 i 测量了 3 次,则 Ni 为 3 x 2 = 6。
xij = 针对对象 i (i = 1, 2,...,n) 的水平 j (j=1, 2,...,k) 的评级数。各类别的 Kappa 如下: