发布日期: 04/13/2021

一致性报表的统计详细信息

简单 Kappa 系数是一个用于测量评级员之间一致性的测度。

Equation shown here

其中:

Equation shown here

并且:

Equation shown here

若将两个响应变量视为 n 个部件的两个独立评级,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。

使用以下等式估计简单 Kappa 系数的渐近方差:

Equation shown here

其中:

Equation shown here

Equation shown here

并且:

Equation shown here

将会标绘 Kappa 系数,同时给出标准误差。

注意:即便变量水平不平衡,也会在“计数图”平台中显示 Kappa 统计量。

“类别间的一致性”报表中提供分类 Kappa 统计量 (Fleiss 1981)。

假设如下:

n = 部件(分组变量)的数目

m = 评级员数

k = 水平数

ri = 部件 i (i = 1,...,n) 的重复次数

Ni = m x ri。针对部件 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 个评级员每人给部件 i 测量了 3 次,则 Ni 为 3 x 2 = 6。

xij = 针对部件 i (i = 1, 2,...,n) 的水平 j (j=1, 2,...,k) 的评级数。各类别的 Kappa 如下:

Equation shown here

总 Kappa 如下:

Equation shown here

Equation shown hereEquation shown here 的方差如下:

Equation shown here

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仅当每个部件的评级数相等时才会显示 Equation shown hereEquation shown here 的标准误差(例如,对于所有 i=1,…,n,Ni = N)。

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