如何判定KAPPA值.docVIP

如何判定KAPPA值 计数型MSA中，判别的标准一般是通过看Kappa值的大小来评判你的测量系统是否值得信赖。但是这个Kappa值到底是如何计算出来的呢？ Kappa(K)一般被定义为在剔除偶然一致之后评价者之间的一致比例： K=[P(observed)-P(chance)]/[1-P(chance)] 其中：P(observed)=评价者一致同意的分类比率； ????? P(chance)=评价者偶然一致的分类比率； ? 下面是一个具体的小例子： 样本 # 评价者 1 评价者 2 1 pass fail 2 fail pass 3 pass pass 4 fail fail 5 pass pass 6 fail fail 7 pass pass 8 fail pass 9 pass fail 10 fail fail ?上面是MSA的具体评价值。 步骤1：把数据转换成比率，填入相关表(contingency table) ?Assessor2 ? ?Assessor 1 ? pass? fail? ? ?pass ?0.3 (X1) 0.2?(Y1) 0.5 (Z1)? ?fail ?0.2 (Y2) 0.3?(X2) ?0.5 (Z2) ? ?0.5 (Z3) 0.5?(Z4) ? ? 步骤2：计算P(observed) P(observed)=对角线的比率之和＝X1+X2=0.3+0.3=0.6 步骤3：计算P(chance) P(chance)=(Z1×Z3)+(Z2×Z4)=0.5 步骤4：计算K K=[P(observed)-P(chance)]/[1-P(chance)]=(0.6-0.5)/(1-0.5)=0.2 到这里，K值，即Kappa值就计算出来了。 一般把Kappa值列为非参数统计(检验)方法O#Q1[L4p3MYJ v6nFV-M? ? ? ? i P非参数统计S@在统计推断中，如总体均数的区间估计、两个或多个均数的比较、相分析和回归系数的假设检验等，大都是假定样本所来自的总体分布为已知的函数形式，但其中有的参数为未知，统计推断的目的就是对这些未知参数进行估计或检验。这类统计推断方法称为参数统计。? ? ? ? c9~]5f!yW在许多实际问题中，总体分布函数形式往往不知道或者知道的很少，例如只知道总体分布是连续型的或离散型的，这时参数统计方法就不适用，此时需要借助另一种不依赖总体分布的具体形式的统计方法，也就是说不拘于总体分布，称为非参数统计或分布自由统计。 ??品质论坛 u4p(fqXg*@#Y:`参数统计：样本来自的总体分布型是已知的(如正态分布)，在这种假设基础上，对总体参数进行估计或检验。若总体非正态，则样本例数必须充分多，或经过各种变换(对数、开方、角度…)，使之近似正态分布，再进行估计和检验。LW8e:U? ? ? ? `? ? ? ? b六西格玛品质论坛非参数统计：未知研究总体的分布，或已知总体分布与检所要求的条件不符时，称非参数统计。 W优点：????不受总体分布的限定，适用范围广，对数据的要求不像参数检验那样严格，不论研究的是何种类型的变量。w?AB.ZM]? ? ? ? D六西格玛品质论坛??包括那些难以测量，只能以严重程度优劣等级、次序先后等表示的资料，或有的数据一端或两端是不确定数值，例如“50mg”，或“0.5mg以下”等。xtUM)sA六西格玛品质论坛??易于理解和掌握。Rd/ZDtL? ? ? ? x9go六西格玛品质论坛??计算简单，在急需结果时可采用。 ??品质论坛
{r6[*I_??品质论坛 )k%x Xl2^R缺点：??比起参数估计来显得比较粗。.[0~+K/|/K? ? ? ? O②??对适宜参数分析方法的资料若用非参数法处理，常损失部分信息、降低效率。?虽然许多非参法计算简便，但不少方法计算仍繁杂。VhhT#Z5W;r]非参数适用于：检验假设中没有包括总体参数。资料不具备参数方法所需条件。计算简单实验未结束，急需知道初步结果。%ZrY S?P#V2US用于等级资料或某些计数资料。非参数统计方法:8]xC$S V5一、Ridit分析??(relative to an indentified distribution)0RZZI?}%z.j}}二、秩和检验：? ???N-1ni［Ri-(N+1)/2］2P[4Dm n \xT8t三? ?一致性检验：Kappa appa: 临床试验研究中把重复观察的一致性分为：!~k? ? ? ? i
Qlp(1) 同一医务者对同一患者进行两次以上观察，(2)