Kappa值列为非参数统计(检验)方法.

1、一般把 Kappa 值列为非参数统计（检验）方法参数统计：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。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。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

2、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。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。优点：1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。2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。3易于理解和掌握。缺点：1比起参数估计来显得比较粗。2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

3、信息、 降低效率。3虽然许多非参法计算简便，但不少方法计算仍繁杂。非参数适用于：1检验假设中没有包括总体参数。2资料不具备参数方法所需条件。3计算简单实验未结束，急需知道初步结果。4用于等级资料或某些计数资料。非参数统计方法：、 Ridit 分析 (relative to an indentified distribution)二、 秩和检验：N- Ri-(N+1)/2 2三一致性检验： Kappa临床试验研究中把重复观察的一致性分为：(1)同一庆务苦村同一忠者曲讪次以 I 观察,(2)两个及两个以上医务者对同一对象进行观察。Po- Pe统计量： Kappa =-1 - PePo：实际观察的一

4、致率工 A实际观察一致数Po =- =-N总检查人数Pe：期望一致率(两次检查结果由于偶然机会所造成的一致性)Kappa 取值在-1 , +1之间,其值的大小均有不同意义.Kappa = +1说叩曲秋判断忙給果完亠致Kappa = -1说叫甌次判断的結果完 4 不 致Kappa = 0说叩曲认判断的詰泉杲机迂诜成Kappa 0此时说明有意义，Kappa 触儿；!并-或卩点 L 好Kappa0.75说明已经取得相当满意的一致程度Kappa0.4说明一致程度不够理想Kappa 统计量是为了评价者之间比较的统计量，使用于标准和评价者之间的测量结果精确 性或评价者之间测量结果的一致性判定.假设验证HO

5、 :对全体范畴评价者间的意见一致是依据偶然的.H1 :对全体 范畴评价者 间的 意见一致是非依据偶然的 对个别 范畴的假设（H0 :对范畴 j 的 评价者间的 意见一致是依据偶然的）验证也可以Kappa 统计量的意思解释Kappa = 1 评价者间的意见完全一致Kappa = 0 评价者间的意见一致程度是依据偶然的Kappa 0 评价者间的意见一致程度还不如依据偶然的Kendall 的 一致系数(Kendall s coefficient of concordanee)在对 n 个评价对象物（试料）付与顺序的 m 名评价者之间判断意见是否 一致时使用连贯性的标准主要用于评价对象物之间有顺序，不

6、知 Standard 值时, 从 0 到 1 的值假设验证H0 : m 名的 评价者之间的 意见 不一致 H1 : m 名的 评价者之间的 意见 一致验证统计量是跟随相似自由度 n-1 的 Chi-Square 分布Kendall 的 相关系数(Kendall s , tau) correlation coefficient.对 n 个评价对象物（试料）付与顺序的 m 名评价者于 标准之间的意见 （顺序评价结果）一致与否确认时使用的连贯性的标准 主要用于评价对象物间既有顺序，又知道 Standard 值时-（tau） = 1 :标准和 评价者之间的意见（顺序评价结果）完全 一致（tau）= -

7、1 :标准和评价者之间的意见（顺序评价结果）完全不一致 （tau）= 0 :标准和评价者之间的意见（顺序评价结果）没有任何关联假设验证HO :标准和评价者之间的顺序评价结果是没有关联.H1 :评价者的顺序评价结果和标准的顺序评价结果有关联验证统计量是近似标准正态分布KappN Ken dall/ 区别Kappa 统计量也是进行评价者和标准之间的 意见（顺序 评价 结果）是否一致的评价时使用.差异点在于 Kendall 的相关系数是考虑意见 不？一致的 程度也,可Kappa 是不考虑不一致的程度.打个比方对评价者把 Kendall 的相关系数是 Standard 顺序为 1 位的对 象物评价为2

8、 位和评价为 3 位和是 Standard 值的 1 位的不一致 严重度互不同的 操作，但是 Kappa 统计量是把严重度定为一样来分析交叉表（统计上的列联表）记录两组结果一致或不一致的频数元素所在列和+行合 期望的数量=总频数 书中 128 页:15.7:A 与E期望都不通过次数=（A判定为不通的次数总和*E判定为不通的总和）/每人判不通的机会原理：对角线相乘应该相等 A0*B0=AB0 期望）*每人不通的机会即：47*50=xx*150 xx=47*50/150总结:kappa 值:是我们在医学研究中常用的用来反映重复性研究中一致性大小的指标Kappa 技术是评估属性测量系统的可重复性和再

9、现性的一种简单方法kappa 值用来衡量两个人对同一物体进行评价时， 其评定结论的一致性. 示有很好的一致性，为0时表示一致性不比可能性来得好 （仅用于此种AE两人有相同的分类值：通过或拒绝同时分类数量一致的情况下）kappa 值是一种对评价人内部一致性的衡量， 而不考虑他们之间的不一致量有多 大 只考虑他们是不是一致通常认为 Kappa 值天于 0.75 表示评价人之间有很好的一致性，而小于 0.40 则表 示1 时表一致性不好公式:Po：P dDserved= 判断一致性比率（不同作业员之间、同作业员不同次 数之间） =（Pass Pass+Fail Fail）/ 总的检验次数Pe：P chance = 预期偶然达成一致的比率 = （Pass Pass+Fail Pass） * （PassPass+Pass Fail / 总检验次数之平方 + （Pass Fail+Fail Fail） * （Fail Pass