Kappa值列為非參數(shù)統(tǒng)計(檢驗)方法

1、一般把Kappa值列為非參數(shù)統(tǒng)計(檢驗)方法參數(shù)統(tǒng)計:在統(tǒng)計推斷中，如總體均數(shù)的區(qū)間估計、兩個或多個均數(shù)的比較、相分析和回歸系數(shù)的假設(shè)檢驗等，大都是假定樣本所來自的總體分布為已知的函數(shù)形式，但其中有的參數(shù)為未知，統(tǒng)計推斷的目的就是對這些未知參數(shù)進行估計或檢驗。這類統(tǒng)計推斷方法稱為參數(shù)統(tǒng)計。在許多實際問題中，總體分布函數(shù)形式往往不知道或者知道的很少，例如只知道總體分布是連續(xù)型的或離散型的，這時參數(shù)統(tǒng)計方法就不適用，此時需要借助另一種不依賴總體分布的具體形式的統(tǒng)計方法，也就是說不拘于總體分布，稱為非參數(shù)統(tǒng)計或分布自由統(tǒng)計。參數(shù)統(tǒng)計：樣本來自的總體分布型是已知的(如正態(tài)分布)，在這種假設(shè)基礎(chǔ)上，對總

2、體參數(shù)進行估計或檢驗。若總體非正態(tài)，則樣本例數(shù)必須充分多，或經(jīng)過各種變換(對數(shù)、開方、角度)，使之近似正態(tài)分布，再進行估計和檢驗。非參數(shù)統(tǒng)計：未知研究總體的分布，或已知總體分布與檢所要求的條件不符時，稱非參數(shù)統(tǒng)計。優(yōu)點：   不受總體分布的限定，適用范圍廣，對數(shù)據(jù)的要求不像參數(shù)檢驗?zāi)菢訃栏?，不論研究的是何種類型的變量。  包括那些難以測量，只能以嚴重程度優(yōu)劣等級、次序先后等表示的資料，或有的數(shù)據(jù)一端或兩端是不確定數(shù)值，例如“>50mg”，或“0.5mg以下”等。  易于理解和掌握。  計算簡單，在急

3、需結(jié)果時可采用。缺點：  比起參數(shù)估計來顯得比較粗。  對適宜參數(shù)分析方法的資料若用非參數(shù)法處理，常損失部分信息、降低效率。雖然許多非參法計算簡便，但不少方法計算仍繁雜。非參數(shù)適用于：  檢驗假設(shè)中沒有包括總體參數(shù)。  資料不具備參數(shù)方法所需條件。  計算簡單實驗未結(jié)束，急需知道初步結(jié)果。  用于等級資料或某些計數(shù)資料。非參數(shù)統(tǒng)計方法:一、Ridit分析  (relative to an indentified distribution)二、秩和檢驗：&#

4、160;    N-1niRi-(N+1)/22三   一致性檢驗：Kappa臨床試驗研究中把重復(fù)觀察的一致性分為：(1) 同一醫(yī)務(wù)者對同一患者進行兩次以上觀察，(2) 兩個及兩個以上醫(yī)務(wù)者對同一對象進行觀察。                Po- Pe統(tǒng)計量：Kappa = -                  1P

5、ePo：實際觀察的一致率       A      實際觀察一致數(shù)Po = -  =  -      N         總檢查人數(shù)  Pe：期望一致率(兩次檢查結(jié)果由于偶然機會所造成的一致性)Kappa取值在-1，+1之間, 其值的大小均有不同意義.Kappa = +1   說明兩次判斷的結(jié)果完全一致Kappa = -1

6、60;  說明兩次判斷的結(jié)果完全不一致Kappa = 0    說明兩次判斷的結(jié)果是機遇造成Kappa < 0   說明一致程度比機遇造成的還差，兩次檢查結(jié)果很不一致，但在實際應(yīng)用中無意義Kappa > 0   此時說明有意義，Kappa愈大，說明一致性愈好Kappa0.75  說明已經(jīng)取得相當(dāng)滿意的一致程度Kappa<0.4    說明一致程度不夠理想 Kappa 統(tǒng)計量是為了評價者之間比較的統(tǒng)計量,使用于標(biāo)準和評價者之間的測量結(jié)果精確性或評價者之間測量結(jié)果的一致性

7、判定.假設(shè)驗證H0 : 對全體 范疇評價者 間的 意見 一致是依據(jù)偶然的.H1 : 對全體 范疇評價者 間的 意見 一致是非依據(jù)偶然的.        對個別 范疇的假設(shè)(H0 :對范疇 j的 評價者間的 意見 一致是依據(jù)偶然的)驗證也可以Kappa 統(tǒng)計量的意思解釋Kappa à= 1 評價者間的意見完全一致Kappa à= 0評價者間的意見一致程度是依據(jù)偶然的Kappa à< 0評價者 間的意見一致程度還不如依據(jù)偶然的 Kendall的 一致系數(shù)(Kendalls coefficien

8、t of concordance)在對n 個評價對象物(試料) 付與順序的 m名評價者之間判斷意見是否一致時使用連貫性的標(biāo)準主要用于評價對象物之間有順序,不知 Standard值時, 從0到 1的值假設(shè) 驗證H0 : m名的 評價者之間的 意見 不一致H1 : m名的 評價者之間的 意見 一致驗證 統(tǒng)計量是 跟隨相似自由度n-1的 Chi-Square 分布 Kendall的 相關(guān)系數(shù)(Kendalls , tau)icorrelation coefficient, 對n個評價對象物(試料) 付與順序的 m名評價者于 標(biāo)準之間的意見(順序評價 結(jié)果) 一致與否確認時 使用的連貫性的標(biāo)準主要用于

9、評價對象物間既有順序,又知道 Standard值時i (tau) = 1 : 標(biāo)準和 評價者之間的意見(順序評價結(jié)果)完全 一致 (tau) = -1 : 標(biāo)準和 評價者 之間的i 意見(順序評價結(jié)果)完全不一致 (tau) = 0 : 標(biāo)準和 評價者 之間的 意見(順序評價結(jié)果)沒有任何關(guān)聯(lián)i假設(shè) 驗證H0 : 標(biāo)準和 評價者 之間的 順序 評價 結(jié)果是沒有關(guān)聯(lián).H1 : 評價者的 順序 評價 結(jié)果和標(biāo)準的 順序 評價 結(jié)果有關(guān)聯(lián)驗證 統(tǒng)計量是近似標(biāo)準正態(tài)分布Kappa/ Kendall/區(qū)別Kappa 統(tǒng)計量也是進行評價者和 標(biāo)準之間的 意見(順序 評價 結(jié)果) 是否一致的評價時使用. 差

10、異點在于 Kendall的 相關(guān)系數(shù)是考慮意見 不一致的 程度也 ,可Kappa是不考慮不一致的程度. 打個比方 對評價者把Kendall的相關(guān)系數(shù)是 Standard 順序為1位的 對象物 評價為2位和 評價為3位和是Standard 值的 1位的 不一致 嚴重度 互不同的操作, 但是Kappa 統(tǒng)計量是 把嚴重度定為一樣來分析 交叉表(統(tǒng)計上的列聯(lián)表)記錄兩組結(jié)果一致或不一致的頻數(shù)                  元素所在列和+行合  期望的數(shù)量=-

11、                         總頻數(shù)書中128頁:15.7:A與期望都不通過次數(shù)（判定為不通的次數(shù)總和判定為不通的總和）每人判不通的機會原理：對角線相乘應(yīng)該相等A0*B0=AB0(期望)每人不通的機會即：47*50=xx*150     xx=47*50/150 總結(jié)：kappa值:是我們在醫(yī)學(xué)研究中常用的用來反映重復(fù)性研究中一致性大小的指標(biāo)Kappa技術(shù)是評估屬性測量系統(tǒng)的可

12、重復(fù)性和再現(xiàn)性的一種簡單方法kappa值用來衡量兩個人對同一物體進行評價時，其評定結(jié)論的一致性1時表示有很好的一致性，為時表示一致性不比可能性來得好（僅用于此種兩人有相同的分類值：通過或拒絕同時分類數(shù)量一致的情況下）kappa值是一種對評價人內(nèi)部一致性的衡量，而不考慮他們之間的不一致量有多大只考慮他們是不是一致通常認為Kappa值天于0.75表示評價人之間有很好的一致性，而小于0.40則表示一致性不好公式:Po：P bserved=判斷一致性比率（不同作業(yè)員之間、同作業(yè)員不同次數(shù)之間）=(Pass Pass+Fail Fail)/總的檢驗次數(shù)Pe：P chance =預(yù)期偶然達成一致的比率=(

13、Pass Pass+Fail Pass)*(Pass Pass+Pass Fail/總檢驗次數(shù)之平方+(Pass Fail+Fail Fail)*(Fail Pass+Fail Fail)/總的檢驗次數(shù)之方kappa= (P observed-P chance) / (1-P chance)    觀測（實際）的兩人一致的次數(shù)占的機會 - 期望的(獨立)兩人一致的次數(shù)占的機會=-                 1-期望(獨立)的一致次數(shù)占的機會