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  • 一致性检验
    2022-03-15 17:40:54

    一、 方法概述

    1.1 一致性检验种类
    主要分为4种:
    (1)重测一致性,用于分析同一检测方法多次测量的一致性;
    (2)观察者一致性,用于分析不同观察者对同一研究对象进行评估的一致性;
    (3)内部一致性,用于分析测量工具(如问卷)中不同问题对同一事物的测量信度;
    (4)诊断试验一致性,用于判断新方法与金标准的检验结果一致性。
    1.2 一致性检验方法
    (1)无序分类变量:Kappa一致性检验。该检验又称Cohen’s kappa,常用于对比两项检验结果的可重复性,多用于重测一致性、观察者一致性和诊断试验一致性分析。
    (2)有序分类变量:
    ① 加权kappa系数
    该检验方法是Kappa一致性检验针对有序分类变量的延伸,适用于开展重测一致性、观察者一致性和诊断试验一致性分析。
    ② Kendall协同系数
    该检验又称为Kendall’s W系数,适用于开展重测一致性、观察者一致性和诊断试验一致性分析。
    (3)连续变量:组内相关系数(ICC)。该检验常用于评价不同测量方法或观察者对同一研究对象进行测量的结果一致性。在诊断实验中,我们也常常使用ICC指标评价不同标准对同一组试验结果进行诊断的可重复性。

    二、参考资料及软件

    参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/100139276
    软件:SPSS

    三、图谱数据重测一致性检验

    选取几个固定保留时间数据值,分别做ICC测试。(记录,待验证)

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  • 一致性检验(kappa一致性分析)

    千次阅读 2021-01-17 02:32:48
    但不知道质量一致性检验是什么意思,以及他和型式检验的区别。通常,产品生产时在工艺不变,原材料基本一致的情况下,有些质量指标是基本不变的。因此,在产品生产质量控制中,可以对其中有些指标不做监控。型式检验...

    但不知道质量一致性检验是什么意思,以及他和型式检验的区别。

    通常,产品生产时在工艺不变,原材料基本一致的情况下,有些质量指标是基本不变的。因此,在产品生产质量控制中,可以对其中有些指标不做监控。型式检验一般是对.

    层次分析法中一致性检验指标ci不可以小于0,cr小于0.1判断矩阵才满足一致性检验,有时候可以等于0,但不能为负。若为负的话,说明数值错了。

    请把原因解释的尽量详细一些,谢谢~~~

    首先要知道,判断矩阵是各层次各因素之间进行两两比较相对重要性而得来的。那么. 但要求判断矩阵具有大体的一致性,所以需要进行一致性检验。这是我的理解~

    带有一致性检查的同步(也可以简称为一致性检查)是 DPM 用来检查和更正受保护数据源及其副本之间的不一致性的过程。作为同步过程的一部分,一致性检查执行逐个.

    甲从50个样品中用自己的方法检验出10个合格品,乙从同样这50个样品中用.

    一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现。1、一致性是指事务的基本特征或特性相同,其.

    判断矩阵通常的是不一致的,但是为了能用它的对应于最大特征根的特征向量作为被比较因素权向量,其不一致程度应在容许的范围内.

    层次分析法是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础. 必须对判断矩阵是否可接受进行鉴别,这就是一致性检验的内涵。

    %以下是一致性检验CI=(t-n)/(n-1); CI=(t-n)/(n-1); RI=[0 0 0.52 0.89 1.12 1.26 。

    一致性检验能不能通过和RI矩阵有关系的,你这个检验要求更严格一些所以通zd过不了。我这有推荐的RI矩阵,你可以用我的这个函数试试,应该没问题。或者你自己更回.

    kappa运行参数是什么数据类型

    在诊断试验中,研究者希望考察不同诊断方法在诊断结果上是否具有一致性,比如:不同医务工作者对同一组病人的诊断结果是否一致、不同的诊断方法对同一个样本或研.

    检验一致性:(1)计算一致性指标C.I.=(最大特征值-n)/n-1 ; (2)找出相应的平均随机一致性指标R.I.; (3)计算一致性比例C.R.=C.I./R.I.;当C.R.

    期待看到有用的回答!

    我印象中好像是要用卡方的同质性还是一致性检验,但是又记得那是a*b列联。

    你的目的是比较两组被试的性别、受教育程度、年龄是否一来致吧,那就用普通的卡方分析就可以了,也自就是比较两组的性别、受教育程度、年龄是否存在差异,如果不.

    我不太清楚为什么要做一致性检验,请大大们解释一下,谢谢。

    意义:一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要,这样的矛盾情况出现。在确定各层次各因素之间的权重时,.

    有多项检测检验点合格率最小的,如有3项检验点合格率分别为90%,80%,70%,其:逐项检验点合格率即满足大于70%的条件,且不合格点不集中。如有1项合格率小于70.

    确实是应该使用Kappa一致性检验评价结果的一致性。任何版本的SPSS都可以做Kappa一致性检验(被包含在卡方检验程序中),步骤跟做卡方检验基本相同,只需在卡.

    AHP模型有四层的时候,怎样进行总排序一致性检验?谢谢各位大虾

    无论多少层,都是从上到下,一层一层进行层次总排序和检验。您可以登录www.ahptool.net查看关于AHP的说明。

    认为判断矩阵中的不一致是由强矛盾判百断、弱矛盾判断、标度离散性、标度有限性共同作用的结果度.论文关于判断矩阵不一致性原因的分析及对一致性调整的解知决方案.

    请问一下矩阵一致性检验具体的计算步骤方法是什么?题目如图 对于计算步骤。

    如果是用spssau分析的话,结果会直接得到一致性检验的结果。具体可以查看spssau帮助手册:层次分析法-SPSSAU

    可以换一种标度方法,不一定要用1-9,可以用e的0/5次方到e的8/5次方标度方法。这个标度方法的一致性检验容易通过。可以下载yaahp自动计算。

    一致性检验是为了检验各元素重要度之间的协调性,避免出现A比B重要,B比C重要,而C又比A重要这样的矛盾情况出现

    展开全文
  • 一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。 比如采集的样本和真实样本是否一致,比如两种抽样方法得到的两个样本集是否一致,比如两种不同超参数设置下的聚类方法得到的聚类结果是否一致,等等 ...

    写在前面:

    一致性检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致性。

    比如采集的样本和真实样本是否一致,比如两种抽样方法得到的两个样本集是否一致,比如两种不同超参数设置下的聚类方法得到的聚类结果是否一致,等等


    检验一致性,你用哪种方法? - 知乎

    检验一致性的方法有很多比如:Kappa检验、ICC组内相关系数、Kendall W协调系数等。每种方法的功能侧重,数据要求都略有不同:

    Kappa系数检验,适用于两次数据(方法)之间比较一致性,比如两位医生的诊断是否一致,两位裁判的评分标准是否一致等。

    ICC组内相关系数检验,用于分析多次数据的一致性情况,功能上与Kappa系数基本一致。ICC分析定量或定类数据均可;但是Kappa一致性系数通常要求数据是定类数据。

    Kendall W协调系数,是分析多个数据之间关联性的方法,适用于定量数据,尤其是定序等级数据。

    (1)Kappa检验

    Kappa检验分为简单Kappa检验和加权Kappa检验,两者的区别主要在于:

    • 如果研究数据是绝对的定类数据(比如阴性、阳性),此时使用简单Kappa系数;
    • 如果数据为等级式定类数据(比如轻度,中度,重度;也或者不同意,中立,同意);此时可使用加权(线性)Kappa系数。

    应用举例

    两个医生分别对于50个病例进行MRI检查(MRI检查诊断共分三个等级,分别是轻度,中度和重度),对比两名医生检查结果诊断的一致性水平。

    (1表示轻度,2表示中度,3表示重度)

    根据上表可知,两位医生对于MRI检查诊断结论具有较强的一致性(Kappa值=0.74)。

    (2)ICC组内相关系数

    ICC组内相关系数可用于研究评价一致性,评价信度,测量复测信度(重测信度)等。相对于Kappa系数,ICC组内相关系数的适用范围更广,适用于定量或者定类数据,而且可针对双样本或者多样本进行分析一致性。但ICC的分析相对较为复杂,通常需要从三个方面进行分析并且选择最优的ICC模型;分别是模型选择,计算类型和度量标准。

    ICC六类细分

    • 模型选择上,需要考虑是否将当前结论延伸推广到其它研究中,也或者考虑是否为研究数据的绝对相等程度。
    • 计算类型上,如果不需要考虑系统误差则使用“一致性”,如果需要考虑系统误差则使用“绝对一致性”。
    • 度量标准上,如果是原始数据则使用“单一度量”,如果是计算后的数据,则使用“平均度量”。

    案例举例

    3个医生对于10个术后病人进行术后恢复评分;现在希望通过分析研究3个医生的打分一致性水平情况,使用ICC组内相关系数进行研究。录入后的ICC数据格式如下: 

    本次使用的是原始数据非计算后数据,因而使用单一度量标准结果即ICC(C,1),ICC组内相关系数=0.921,说明3位医生的评价具有高度一致性,也说明此次3名医生给出的打分有着非常高的可信性。

    (3)Kendall协调系数

    Kendall协调系数,也称作Kendall和谐系数,或Kendall一致性系数。通常用于比较多组数据的一致性程度。

    案例举例

    4个评委对于10个选手进行评分,最低为1分,最高为10分;现在希望通过分析研究4个评委的打分一致性情况。

    ​从上表可以看出:协调系数为0.853(P<0.01),大于0.8,说明4个评委的评分结果具有很强的一致性。

    其他说明

    1、ICC的适用场景最多,包括定量或定类数据,同时可针对多相关样本进行一致性分析;而Kappa一致性系数主要针对2个相关数据且针对定类数据进行一致性分析;Kendall W协调系数适用于定量数据,且更多倾重于数据关联性研究。

    2、分析前要注意数据的格式,每种方法录入的数据格式都不大一样,一定要整理成正确的数据格式再分析。

    展开全文
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  • 一致性检验的源程序.doc

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    一致性检验的源程序一致性检验的源程序:function f=fun(A);[x,y]=eig(A)[m m]=find(y==max(max(y)));lamda=y(m,m)w=x(:,m)/sum(x(:,m))[a,b]=size(A);CR=(lamda-a)/(a-1)if CR<=0.1disp('í¨1yò???D??ì?é')...

    一致性检验的源程序

    一致性检验的源程序:

    function f=fun(A);

    [x,y]=eig(A)

    [m m]=find(y==max(max(y)));

    lamda=y(m,m)

    w=x(:,m)/sum(x(:,m))

    [a,b]=size(A);

    CR=(lamda-a)/(a-1)

    if CR<=0.1

    disp('í¨1yò???D??ì?é')

    else

    disp('?′í¨1yò???D??ì?é£???μ÷??ê?è?')

    end

    1.学生自身 导师情况 学校氛围 三个准则层对目标层成对比较矩阵A :

    10.7798920.5106891.28222910.6548211.9581381.5271351

    通过matlab编程计算出 该矩阵的最大特征值为3 即λ=n 即通过一致性检验 则其对应的特征根的特征向量归一化 即为 权向量

    lamda=y(m,m)

    lamda =

    3.0000

    w =

    0.2358

    0.3024

    0.4618

    2.成对比较矩阵2

    lamda =

    11.3638

    w =

    0.0896

    0.1793

    0.1219

    0.0626

    0.0643

    0.1697

    0.0843

    0.0361

    0.0896

    0.1026

    CI =

    0.1475

    RI=CI/1.49

    RI= 0.0990

    成对比较矩阵2

    1.00 0.73 0.34 0.36 0.63 0.51 0.24 0.30 1.38 1.00 0.46 0.50 0.86 0.70 0.33 0.41 2.98 2.16 1.00 1.07 1.86 1.51 0.72 0.89 2.78 2.02 0.93 1.00 1.73 1.41 0.67 0.83 1.60 1.16 0.54 0.58 1.00 0.81 0.39 0.48 1.98 1.44 0.66 0.71 1.23 1.00 0.48 0.59 4.13 3.00 1.39 1.49 2.58 2.09 1.00 1.24 3.34 2.43 1.12 1.20 2.09 1.69 0.81 1.00

    w =

    0.0522

    0.0718

    0.1553

    0.1448

    0.0835

    0.1031

    0.2153

    0.1742

    ci=0;

    问题三:研究生学术行为报告

    近年来,随着研究生学术道德失范行为的屡屡

    曝光,研究生学术道德失范问题已经超越了学术领

    域,成为受到社会各界广泛关注的社会问题。当前,

    针对研究生的道德失范行为很多人从不同角度提

    出了不同的治理、调节政策与方案。现在我们基于本校的研究生学术行为的问卷调查,运用模糊数学以及层次分析法对说给数据进行综合处理,来综合评判影响研究生学术行为不端的主要因素,从而给出其治理方法和途径。

    由问题二得出可以得出七个子因素对学术不端行为的影响比重,将其进行排序可得:

    P2 研究生学术规范感知0.2235P4 研究生的科研经历0.12465P9 导师的学术道德0.115769P5 外部管理制度0.1052P6 外部监督制度0.098964P7 外部惩罚制度0.095636P3 研究生职业预期0.08725P8 导师学术水平0.084404P1 研究生学术兴趣0.0646

    由上边可以看出学生的学术规范感知,科研经历,以及导师的学术规范感知所占的比重最大。其次就是管理,监督,惩罚制度。而研究生的职业预期所占的比重较小。

    因而在以后的治理过程中,学生对学术规范的认识不够,

    展开全文
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