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  • kappa一致性检验
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    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

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    千次阅读 2019-09-16 06:56:29
    Kappa检测用于测量两次判断的一致性,即两个判断的结果是否相似。 具体如下图(图片取自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa4593d0100rwjd.html) 表格类似于一个混淆矩阵,第一行第一个数‘4’表示R1和R2都判断为...

    Kappa检测用于测量两次判断的一致性,即两个判断的结果是否相似。

    具体如下图(图片取自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4aa4593d0100rwjd.html

    表格类似于一个混淆矩阵,第一行第一个数‘4’表示R1R2都判断为1的个数,

    第一行第二个数表示"R1判断为1R2判断为2"的个数,其他类似。最后的计算方法下图也有表示

    155213_pCCZ_2734535.png

    对于用Kappa值判断一致性的建议参考标准为:
    Kappa =+1,说明两次判断的结果完全一致;
    Kappa =-1,说明两次判断的结果完全不一致;
    Kappa =0,说明两次判断的结果是机遇造成;
    Kappa<0,说明一致程度比机遇造成的还差,两次检查结果很不一致,但在实际应用中无意义;
    Kappa>0,此时说明有意义,Kappa愈大,说明一致性愈好;
    Kappa≥0.75,说明已经取得相当满意的一致程度;
    Kappa<0.4,说明一致程度不够理想;

     

    最后贴段python代码,比较简单,预测类型必须为0~n

    import numpy as np
    class Kappa: 
                      
        def metrics(self,pre1,pre2,classN=2):
            k1=np.zeros([classN,])
            k2=np.zeros([classN,])
            kx=np.zeros([classN,])
            n=np.size(pre1)
            for i in range(n):
                p1=pre1[i]
                p2=pre2[i]
                k1[p1]=k1[p1]+1
                k2[p2]=k2[p2]+1
                if p1==p2:
                    kx[p1]= kx[p1]+1
            
            pe=np.sum(k1*k2)/n/n
            pa=np.sum(kx)/n
            kappa=(pa-pe)/(1-pe)
            
            return kappa

     

    转载于:https://my.oschina.net/weekn/blog/679941

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  • SPSS新手教程—kappa一致性检验

    万次阅读 2021-05-27 16:02:06
    IBM SPSS Statistics中的kappa一致性检验一般用于双向有序分类资料,所谓双向有序分类资料其实是一个用于等级评定的二维列表。比如下图中的将一个考生的答案与标准答案进行对比的二维列表。 图1:双向有序分类...

    IBM SPSS Statistics中的kappa一致性检验一般用于双向有序分类资料,所谓双向有序分类资料其实是一个用于等级评定的二维列表。比如下图中的将一个考生的答案与标准答案进行对比的二维列表。

    图1:双向有序分类资料示例

    检验得出的kappa值是有其具体含义的,当kappa值等于“1”时,说明两个结果完全一致(可以理解形象理解为考试成绩为100分);kappa值等于“-1”时说明结果完全不一致;kappa值为“0”时说明结果一致性具有随机性;kappa值在0.75到1之间说明一致性较好;kappa值在0.4到0.75之间说明一致性中等;kappa值在0到0.4说明一致性很差;kappa值小于0说明结果很不一致实际意义很小。接下来我将在SPSS用几个简单的步骤,来演示kappa一致性的检验。

    1、数据展示

    下图是甲乙两位专家对200名肿瘤患者的病理切片的分析评定结果,我将用kappa一致性检验来分析两位专家的评定结果是否一致。

    图2:数据展示

    我们将数据导入到SPSS中,或者在SPSS中创建数据。

    5ba27d6d5cbf2a049e7834cbf40b554

    图3:数据导入

    然后对变量x1和变量x2中的值打上标签,将值“1”、“2”、“3”分别打上“低度分化”、“中度分化”、“高度分化”的标签。

    b3054457760c868e445e846f63cd1fd

    图4:打标签

    2、对人数进行加权

    我们首先点击菜单中的“数据”按钮,接着点击“个案加权”按钮。

    82a52b6e646d5542ada324294aef631

    图5:个案加权的菜单位置

    将人数添加到频率变量中,然后点击确定进行人数加权。

    62e0bb918ab65e8ef02d3b28b5ae553

    图6:个案加权

    3、菜单位置

    kappa一致性检验是分属交叉表下的一个功能,所以我们首先点击菜单中的“分析”按钮,接着点击“描述统计”按钮,最后点击“交叉表”按钮。

    7f759f587bd3d124bb0cceffd990268

    图7:菜单位置

    4、编辑行列

    如图所示,我们将“甲专家”添加到行中,将“乙专家”添加到列中。

    5ee8e7164738106be648baa79da5e4f

    图8:编辑行列

    我们点击图中的“统计”按钮,接着我们选择“kappa”选项。

    2313c10054d1820a1d09ad146d53e20

    图9:选择统计量

    5、结果展示

    从图中可以看到有效百分比为100%,代表所有的个案都被处理了。

    52004e553f1d9263e6db99e08403240

    图10:结果展示

    在下图中,交叉表也被成功建立了。

    b80525d867ecd8e1899b091a52ddd87

    图11:结果展示

    从图中可以看到kappa值是0.471,根据上文中所说kappa值在0.4到0.75的时候一致性中等,表明这两个专家的检验结果的一致性中等。

    b8a411758b013386577f895112384b8

    图12:结果展示

    kappa一致性检验是我们常用的功能,各个领域都能用到,主要在判定某个结果和理想结果是否具有一致性的时候使用。我们需要注意kappa值是可以有负值的,并不是kappa值为0时一致性是最差的。如果想要学习交叉表的其他内容可以去SPSS中文官网阅读相关文档学习。

    展开全文
  • [转载]Kappa一致性检验

    千次阅读 2021-01-14 06:56:34
    一、Kappa 检验方法在做数据分析时,我们经常会面临一致性检验问题,即判断不同的模型或者分析方法在预测结果上是否具有一致性、模型的结果与实际结果是否具有一致性等。另外,一致性检验在临床实验中也有着广泛的...

    一、Kappa 检验方法

    在做数据分析时,我们经常会面临一致性检验问题,即判断不同的模型或者分析方法在预测结果上是否具有一致性、模型的结果与实际结果是否具有一致性等。另外,一致性检验在临床实验中也有着广泛的应用。对于两个或多个医务工作者对同一病人给出的诊断结论进行一致性检验,英文叫

    interrater reliability; 对同一医务工作者多次诊断结论的一致性检验,英文叫 intrarater

    reliability。

    二、计算方法

    Kappa 系数有带加权和不带加权两种计算方法,分别对应 SAS

    的简单Kappa系数和加权Kappa系数(Simple Kappa

    Coefficient, Weighted Kappa Coefficient)。

    先看不带加权的公式:

    带加权的公式:

    注:线性权重和平方权重分别对应SAS中的Cicchetti-Allison权重和Fleiss-Cohen权重,默认情况下使用Cicchetti-Allison权重。

    以上公式来自 http://www.physther.org/content/85/3/257.full(英文资料,介绍地比较全面)

    三、统计检验方法

    Kappa 只是一个统计量,存在抽样误差。 Kappa/ASE 近似服从标准正态分布 ,据此可以得出

    Kappa 统计量的置信区间。

    四、如何使用 SAS 做 Kappa 分析?

    1)两种评测方法评分范围一致的情况

    data equalranges;

    input rater1 rater2;

    datalines;

    1 1

    1 2

    1 2

    1 1

    2 2

    2 2

    2 1

    2 2

    ;

    run;

    proc freq data=equalranges;

    tables rater1*rater2/agree nopercent nocol

    norow;

    run;

    输出结果:

    注:对于 2*2 的列联表,加权Kappa系数等于简单Kappa系数。SAS FREQ

    过程步只有当列联表大于2*2表时才显示加权Kappa系数。

    (For 2*2 tables, the weighted kappa coefficient equals the

    simple kappa coefficient. PROC FREQ displays the weighted kappa

    coefficient only for tables larger than 2*2.)

    2)两种评测方法评分范围不一致的情况 -- 使用 Weight 语句加 zeros 选项 (请参考 UCLA

    大学的网站:http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/faq/kappa.htm)

    data unequalranges;

    input rater1 rater2;

    datalines;

    1 1

    1 1

    1 1

    1 1

    2 2

    2 2

    2 2

    2 2

    3 2

    3 2

    3 2

    3 2

    ;

    run;

    data unequalranges;

    if _n_=1 then do;

    rater1 =3;

    rater2 = 3;

    weight = 0;

    output;

    end;

    set unequalranges;

    weight = 1;

    output;

    run;

    proc freq data=unequalranges;

    tables rater1*rater2;

    test kappa;

    weight weight / zeros;

    run;

    输出结果:

    SAS 的 FREQ 过程步可用于 Kappa

    一致性检验,代码共有两种写法,数值都一样,只是分析结果的展现形式不太一样。

    TEST KAPPA 语句

    proc freq data= unequalranges;

    tables rater1*rater2;

    test kappa;

    weight weight / zeros;

    run;

    输出结果:

    TABLES 语句中的 AGREE 选项

    proc freq data= unequalranges;

    tables rater1*rater2/agree

    nopercent nocol norow;

    weight weight / zeros;

    run;

    输出结果:

    下面的代码仅用于手算验证简单KAPPA系数的计算结果(理解任何一种计算公式的最好办法是手算一遍,当然要基于小数据来计算):

    ods output simplekappa = simplekappa;

    proc freq data= unequalranges;

    tables rater1*rater2/agree nopercent nocol

    norow;

    weight weight / zeros;

    run;

    data kappa_diy;

    set simplekappa(keep=label1 nvalue1);

    where label1='ASE';

    po=(4+4)/12;

    pe=(4*4+8*4)/12**2;

    kappa = (po-pe)/(1-pe);

    kappa_lower = kappa+probit(0.025)*nvalue1;

    kappa_upper = kappa+probit(0.975)*nvalue1;

    put _all_;

    run;

    输出结果:

    Label1=ASE nValue1=0.155902

    po=0.6666666667

    pe=0.3333333333

    kappa=0.5

    kappa_lower=0.1944369283

    kappa_upper=0.8055630717

    下面介绍一下如何将 Kappa 统计量保存在 SAS 数据集中便于后续的分析和使用。

    1) 保存简单Kappa系数

    ods output SimpleKappa = SimpleKappa;

    2) 保存加权Kappa系数

    ods output WeightedKappa = WeightedKappa;

    代码如下:

    ods output SimpleKappa = SimpleKappa;

    ods output WeightedKappa = WeightedKappa;proc freq

    data= unequalranges;

    tables rater1*rater2;

    test kappa;

    weight weight / zeros;

    run;

    五、经验

    1) Weighted kappa penalizes disagreements in

    terms of their seriousness, whereas unweighted kappa treats all

    disagreements equally. Unweighted kappa, therefore, is inappropriate for ordinal

    scales.

    2) Landis and Koch45 have proposed the

    following as standards for strength of agreement for the kappa

    coefficient:

    ≤0=poor,

    .01–.20=slight,

    .21–.40=fair,

    .41–.60=moderate,

    .61–.80=substantial,

    and .81–1=almost perfect.

    六、参考资料

    展开全文
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