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  • 数据一致性检验
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    2019-05-28 17:10:01

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    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。

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  • 图谱数据一致性检验方法

    千次阅读 2022-03-15 17:40:54
    图谱数据一致性检验方法概述

    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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  • 行业分类-设备装置-一种多平台之间数据一致性检测的方法和系统
  • 跨数据库数据一致性校验

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    1.概述

    BeeDI提供任意数据库之间(Oracle、SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Elasticsearch、Cassandra、MongoDB、Solr等)表的数据一致性校验比对功能,具体特点如下:

    • 支持异构表的比对(不同表名,目标表字段可多于源表).
    • 支持无主键表的比对。
    • 支持海量数据比对。
    • 支持脚本实时或定时比对、也可通过图形界面实时比对。

    2.脚本比对

    通过脚本实现数据比对时,在BeeDI脚本窗口输入主从库连接参数、循环调用内置API isSync对多张主从表进行比对。

     

    脚本启动后,在日志窗口显示数据比对结果。当主从库表记录数不同时,以警告消息显示主从表记录数;当主从库表记录数相同但记录内容不一致时,以警告消息显示主从表不一致的记录,并输出差异列内容;当记录数相同且对应记录内容完全一致,输出主从表一致消息。

    设置比对脚本定时启动

     

    3.图形比对

    选择BeeDI【工具】-【数据比对】,弹出数据比对图形窗口,依次选择主从表接口,从接口资源窗口拖拽将要比对的表节点到比对面板,然后选择【开始比对】按钮即可实现数据比对,操作界面如下:

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