一致性报表的统计详细信息
在“计数量具图”平台中，报告简单 Kappa 系数。简单 Kappa 系数是一个用于测量评级员之间一致性的测度。
其中：
并且：
P0 是在所有部件中两个评级系统之间观测到的一致性比例，Pe 是在所有部件中两个评级系统在随机情况下的期望一致性。
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：
其中：
并且：
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 定义如下：
总 Kappa 定义如下：
和 
的方差计算如下：
仅当每个部件的评级数相等时才会显示 
和 
的标准误差（例如，对于所有 i = 1,…,n，Ni = N）。