SAS軟件應(yīng)用之診斷試驗(yàn)的ROC分析

第21章診斷試驗(yàn)的ROC分析學(xué)習(xí)目標(biāo)熟悉診斷試驗(yàn)的常用評(píng)價(jià)指標(biāo)；熟悉ROC曲線的含義以及構(gòu)建；通過SAS實(shí)例掌握進(jìn)行ROC分析的SAS程序；概述診斷性試驗(yàn)是對(duì)疾病進(jìn)行診斷的試驗(yàn)方法，它不僅包括實(shí)驗(yàn)室檢查，還包括各種影像診斷，如X-診斷、CT、核磁共振(MRI)、超聲波診斷以及同位素檢查、纖維內(nèi)診鏡、電鏡等診斷方法。診斷性試驗(yàn)(diagnostictest)的質(zhì)量通常用敏感度和特異度來衡量。在同一試驗(yàn)中，如果取不同的臨界值，則可得到不同的敏感度和特異度，將這些點(diǎn)在以敏感度為Y軸，以(1-特異度)為X軸的坐標(biāo)上標(biāo)出并連成線，就可得到一條ROC曲線。概述曲線上最接近左上角的一點(diǎn)的坐標(biāo)就表示這一試驗(yàn)的敏感度和特異度。對(duì)同一檢測(cè)指標(biāo)的多個(gè)不同試驗(yàn)進(jìn)行Meta分析，可根據(jù)它們的比值比的權(quán)重，用一條ROC曲線表示出來，這條曲線稱為SROC曲線，從這條SROC曲線得到該組研究的敏感度和特異度，這樣的方法稱SROC法或集成ROC法。自從八十年代起該方法廣泛用于醫(yī)學(xué)診斷性能的評(píng)價(jià)，如用于診斷放射學(xué)實(shí)驗(yàn)室醫(yī)學(xué)癌癥的篩選和精神病的診斷尤其是醫(yī)學(xué)影像診斷準(zhǔn)確性的評(píng)價(jià)。診斷試驗(yàn)對(duì)于診斷試驗(yàn)的評(píng)價(jià)，首先應(yīng)知道受試者（人、動(dòng)物或影像等）的真實(shí)類別，即哪些屬于對(duì)照組(或無病組，正常組，噪聲組等)，哪些屬于病例組(或有病組，異常組，信號(hào)組等)。劃分病例與對(duì)照這兩個(gè)組的標(biāo)準(zhǔn)就是金標(biāo)準(zhǔn)。醫(yī)學(xué)研究中常見的金標(biāo)準(zhǔn)有：活組織檢查、尸體解剖、手術(shù)探查和跟蹤隨訪結(jié)果等。盡管金標(biāo)準(zhǔn)不需要十全十美，但是它們應(yīng)比評(píng)價(jià)的診斷試驗(yàn)更加可靠，且與評(píng)價(jià)的診斷試驗(yàn)無關(guān)。診斷試驗(yàn)對(duì)于按金標(biāo)準(zhǔn)確定的二項(xiàng)分類總體，如病例與對(duì)照(分別記為D+與D-)，采用診斷試驗(yàn)檢測(cè)的結(jié)果可分別寫成陽性與陰性（記為T+與T-），資料可列成表21-1的四格表形式。表中有四個(gè)可能結(jié)果，其中兩個(gè)是正確的，即病例被診斷為陽性（真陽性，TP）和對(duì)照被診斷為陰性（真陰性，TN）；兩個(gè)是錯(cuò)誤的，即病例被診斷為陰性（假陰性，F(xiàn)N）和對(duì)照被診斷為陽性（假陽性，F(xiàn)P）。診斷試驗(yàn)診斷結(jié)果(T)金標(biāo)準(zhǔn)(D)合計(jì)病例(D+)對(duì)照(D-)陽性(T+)TP(真陽性)FP(假陽性)TP+FP陰性(T-)FN(假陰性)TN(真陰性)FN+TN合計(jì)TP+FNFP+TNN診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)診斷試驗(yàn)的常用指標(biāo)有一致百分率、靈敏度、特異度、Youden指數(shù)、陽性似然比、陰性似然比、陽性預(yù)報(bào)值和陰性預(yù)報(bào)值。一致百分率一致百分率是病例正確診斷為陽性與對(duì)照正確診斷為陰性的例數(shù)之和占總例數(shù)的百分率。計(jì)算公式為：其標(biāo)準(zhǔn)誤為一致百分率一致百分率很大程度上依賴于患病率，如某病的患病率為5%，即使不采用診斷試驗(yàn)，且將所有研究個(gè)體劃歸為陰性，也可得到一致百分率為95%；其次，它沒有利用假陰性和假陽性的信息，相同的一致百分率可能有十分不同的假陰性和假陽性；第三，它還受診斷界點(diǎn)的限制。因此，診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)只用該指標(biāo)粗略地表達(dá)診斷試驗(yàn)的一致性，更常用的診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)是靈敏度、特異度等。靈敏度實(shí)際患病且被診斷為陽性的概率就是靈敏度，也稱為真陽性率，即：其標(biāo)準(zhǔn)誤為：該指標(biāo)只與病例組有關(guān)，反映了診斷試驗(yàn)檢出病例的能力。特異度實(shí)際未患病且被診斷為陰性的概率就是特異度，即：其標(biāo)準(zhǔn)誤為：

該指標(biāo)只與對(duì)照組有關(guān)，反映了診斷試驗(yàn)排除非病例的能力。靈敏度與特異度靈敏度與特異度具有不受患病率影響的優(yōu)點(diǎn)，其取值范圍均在(0，1)之間，其值越接近于1，說明其診斷試驗(yàn)的價(jià)值越好。當(dāng)比較兩個(gè)診斷試驗(yàn)時(shí)，單獨(dú)使用靈敏度或特異度，可能出現(xiàn)一個(gè)診斷試驗(yàn)的靈敏度高、特異度低，而另一個(gè)診斷試驗(yàn)的靈敏度低、特異度高，無法判斷哪一個(gè)診斷試驗(yàn)更好。由此，有人提出了將靈敏度和特異度結(jié)合的診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，如Youden指數(shù)、陽性似然比、陰性似然比等。Youden指數(shù)真陽性率與假陽性率之差就是Youden指數(shù)，即：其標(biāo)準(zhǔn)誤為Youden指數(shù)的取值范圍在(-1,+1)之間，其值越接近于+1，診斷準(zhǔn)確性越好。陽性似然比真陽性率與假陽性率之比，即靈敏度與誤診率之比就是陽性似然比

（LR+），的取值范圍為(0,∞)，其值越大，檢測(cè)方法證實(shí)疾病的能力越強(qiáng)。的標(biāo)準(zhǔn)誤涉及到對(duì)數(shù)變換，這里不予給出；以下幾個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算也較復(fù)雜，也不予給出。陰性似然比假陰性率與真陰性率之比，即漏診率與特異度之比為陰性似然比的取值范圍為(0,∞)，其值越小，檢測(cè)方法排除疾病的能力越好。陽性預(yù)報(bào)值在通常的情況下，當(dāng)要對(duì)某疾病作出診斷時(shí)，并不知道金標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)果，只知道診斷試驗(yàn)是陽性或陰性。而臨床醫(yī)生更想知道的是：當(dāng)診斷試驗(yàn)陽性時(shí)，受試者真正有病的概率有多大；陰性時(shí)又有多大把握排除此病。這就需要引入陽性預(yù)報(bào)值（PV+）與陰性預(yù)報(bào)值（PV_）的概念。陽性預(yù)報(bào)值試驗(yàn)結(jié)果陽性時(shí)，受試者實(shí)際為病例的概率就是陽性預(yù)報(bào)值，即由上式可以看出，當(dāng)靈敏度與特異度為常數(shù)時(shí)，增加患病率，將降低，增加的值，從而整個(gè)分母的值減少，陽性預(yù)報(bào)值增加。陰性預(yù)報(bào)值診斷試驗(yàn)結(jié)果陰性時(shí)，受試者實(shí)際為非病例的概率就是陰性預(yù)報(bào)值（PV_），即上式中符號(hào)的意義與前面相同。當(dāng)靈敏度與特異度為常數(shù)時(shí)，增加患病率將降低陰性預(yù)報(bào)值。PV+和PV_的取值范圍在(0，1)之間；對(duì)于相同的患病率，其值越接近1，檢測(cè)方法的診斷價(jià)值越高。正確百分率是病例正確診斷為陽性與對(duì)照正確診斷為陰性的例數(shù)和占總例數(shù)的百分比，它很大程度上依賴患病率，如患病率為5%，完全無價(jià)值地診斷所有樣本為陰性也可有95%的正確百分率；其次，它沒有揭示假陰性和假陽性錯(cuò)誤診斷的頻率，相同的正確百分率可能有完全不同的假陰性和假陽性。第三它也受診斷閾值的限制，更好的方法是計(jì)算靈敏度和特異度，它們的值越高診斷性能越好。靈敏度和特異度等指標(biāo)均可不同程度反映了診斷的準(zhǔn)確性和特異性。ROC曲線應(yīng)用這對(duì)指標(biāo)最明顯的問題是比較兩個(gè)診斷系統(tǒng)時(shí)可能出現(xiàn)一個(gè)診斷系統(tǒng)的靈敏度高而另一個(gè)特異度高，無法判斷哪一個(gè)診斷系統(tǒng)更好，此時(shí)可將靈敏度和特異度結(jié)合改變?cè)\斷閾值獲得多對(duì)靈敏度和（1-特異度）即TPR和FPR值，繪制ROC曲線，作ROC分析來解決這一問題。ROC曲線以假陽性率FPR為橫軸，真陽性率TPR為縱軸，橫軸與縱軸長度相等形成正方形。在圖中將ROC工作點(diǎn)標(biāo)出用直線連接各相鄰兩點(diǎn)構(gòu)建非光滑ROC曲線。構(gòu)建光滑曲線需要假設(shè)對(duì)照組和病例組服從某種分布，用一曲線擬合技術(shù)估計(jì)參數(shù)，直接用參數(shù)產(chǎn)生。也可采用肉眼目測(cè)構(gòu)建光滑曲線。注意無論資料類型如何曲線一定通過(0，0)和(1，1)這兩點(diǎn)，這兩點(diǎn)分別相當(dāng)于靈敏度為0而特異度為1和靈敏度為1而特異度為0。ROC曲線理論上，完善的診斷有TPF=1，F(xiàn)PF=0，圖中表現(xiàn)為ROC曲線從原點(diǎn)垂直上升到圖的左上角，然后水平到達(dá)右上角；完全無價(jià)值的診斷有TPF=FPF，是一條從原點(diǎn)到右上角的對(duì)角線；一般ROC曲線位于正方形的上三角。圖20-1就是ROC曲線的一個(gè)示例。ROC曲線ROC曲線ROC曲線對(duì)診斷的準(zhǔn)確性提供了直觀的視覺印象，描述了相反兩種狀態(tài)間診斷系統(tǒng)的判別能力。曲線上的每一點(diǎn)代表了隨著病例診斷閾值或置信閾變化的靈敏度與特異度的折衷。嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生較低的靈敏度和較高的特異度，ROC點(diǎn)位于曲線的左下方；寬松的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生較高的靈敏度和較低的特異度，ROC點(diǎn)位于曲線的右上方。如果比較的診斷系統(tǒng)曲線不交叉，則較高的ROC曲線具有較好的診斷性能。如果曲線交叉可在考慮費(fèi)用與效益的前提下結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)判斷其診斷性能。ROC曲線一般用ROC曲線下面積反映診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。理論上這一指標(biāo)取值范圍為0.5至1,完全無價(jià)值的診斷為0.5；完善的診斷為1。該指標(biāo)及其標(biāo)準(zhǔn)誤的計(jì)算目前有非參數(shù)、半?yún)?shù)和參數(shù)方法。其中得到廣泛應(yīng)用的方法有Wilcoxon非參數(shù)法和最大似然估計(jì)雙正態(tài)參數(shù)法。本章小節(jié)診斷性試驗(yàn)是對(duì)疾病進(jìn)行診斷的試驗(yàn)方法，它不僅包括實(shí)驗(yàn)室檢查，還包括各種影像診斷，如X-診斷、CT、核磁共振(MRI)、超聲波診斷以及同位素檢查、纖維內(nèi)診鏡、電鏡等診斷方法。評(píng)價(jià)診斷試驗(yàn)的常用指標(biāo)有一致百分率、靈敏度、特異度、Youden指數(shù)、陽性似然比、陰性似然比、陽性預(yù)報(bào)值和陰性預(yù)報(bào)值。本章小節(jié)一致百分率是病例正確診斷為陽性與對(duì)照正確診斷為陰性的例數(shù)之和占總例數(shù)的百分率；實(shí)際患病且被診斷為陽性的概率就是靈敏度，也稱為真陽性率；實(shí)際未患病且被診斷為陰性的概率就是特異度；真陽性率與假陽性率之差就是Youden指數(shù)；真陽性率與假陽性率之比，即靈敏度與誤診率之比就是陽性似然比；真陽性率與假陽性率之比，即靈敏度與誤診率之比就是陽性似然比；試驗(yàn)結(jié)果陽性時(shí)，受試者實(shí)際為病例的概率就是陽性預(yù)報(bào)值；診斷試驗(yàn)結(jié)果陰性時(shí)，受試者實(shí)際為非病例的概率就是陰性預(yù)報(bào)值。本章小節(jié)盡管前面所列的Youden指數(shù)、陽(陰)性似然比、陽(陰)性預(yù)報(bào)值等指標(biāo)綜合利用了真陽性率(TPR)與假陽性率(FPR)的信息，但這些指標(biāo)都與診斷界點(diǎn)(或閾值)的選取有關(guān)。為了更全面地評(píng)價(jià)檢測(cè)方法的診斷價(jià)值，必須考慮各種可能的診斷界點(diǎn)。本章小節(jié)在同一試驗(yàn)中，如果取不同的臨界值，則可得到不同的敏感度和特異度，將這些點(diǎn)在以敏感度為Y軸，以(1-特異度)為X軸的坐標(biāo)上標(biāo)出并連成線，就可得到一條ROC曲線。該方法廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷試驗(yàn)性能的評(píng)價(jià)。通過改變?cè)\斷界點(diǎn)，獲得多對(duì)TPR與FPR值，以FPR為橫坐標(biāo)，TPR為縱坐標(biāo)，繪制ROC曲線，計(jì)算與比較ROC曲線下面積，以此反映診斷試驗(yàn)的診斷價(jià)值。第22章一致性檢驗(yàn)kappa學(xué)習(xí)目標(biāo)熟悉Kappa值的判斷標(biāo)準(zhǔn)；掌握Kappa值的計(jì)算以及檢驗(yàn)方法；掌握二分類資料和有序分類資料的一致性分析；Kappa檢驗(yàn)在診斷試驗(yàn)中，研究者希望考察不同的診斷方法在診斷結(jié)果上是否具有一致性。診斷試驗(yàn)的一致性檢驗(yàn)經(jīng)常用于下列兩種情況：一種是評(píng)價(jià)新的診斷試驗(yàn)方法與金標(biāo)準(zhǔn)的一致性；另一種是評(píng)價(jià)兩種診斷試驗(yàn)方法對(duì)同一個(gè)樣本或研究對(duì)象的化驗(yàn)結(jié)果的一致性、兩個(gè)醫(yī)務(wù)工作者對(duì)同一組病人的診斷結(jié)論的一致性、同一醫(yī)務(wù)工作者對(duì)同一組病人前后進(jìn)行兩次觀察作出診斷的一致性等。1960年Cohen等提出用Kappa值作為評(píng)價(jià)判斷的一致性程度的指標(biāo)。實(shí)踐證明，它是一個(gè)描述診斷的一致性較為理想的指標(biāo)，因此在臨床試驗(yàn)中得到廣泛的應(yīng)用。Kappa檢驗(yàn)Kappa是評(píng)價(jià)一致性的測(cè)量值。檢驗(yàn)是否沿對(duì)角線格子中的計(jì)數(shù)（接收比率一樣的零件）與那些僅是偶然的期望不同。設(shè)Po=對(duì)角線單元中觀測(cè)值的總和，Pe=對(duì)角線單元中期望值的總和。則Kappa=（Po-Pe）/（1-Pe）。Kappa是測(cè)量而不是檢驗(yàn)。其大小用一個(gè)漸進(jìn)和標(biāo)準(zhǔn)誤差構(gòu)成的t統(tǒng)計(jì)量決定。一個(gè)通用的經(jīng)驗(yàn)法則是Kappa大于0.75表示好的一致性（Kappa最大為1）；小于0.4表示一致性差。Kappa不考慮評(píng)價(jià)人間的意見不一致性的程度，只考慮他們一致與否。Kappa檢驗(yàn)對(duì)于用Kappa值判斷一致性的建議參考標(biāo)準(zhǔn)為：Kappa=+1，說明兩次判斷的結(jié)果完全一致；Kappa=-1，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(jī)遇造成；Kappa<0，說明一致程度比機(jī)遇造成的還差，兩次檢查結(jié)果很不一致，但在實(shí)際應(yīng)用中無意義；Kappa>0，此時(shí)說明有意義，Kappa愈大，說明一致性愈好；Kappa≥0.75，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；二分類資料一致性分析前面我們已經(jīng)介紹四格表資料的2檢驗(yàn)，本節(jié)需要介紹的是Kappa檢驗(yàn)。則Kappa檢驗(yàn)與配對(duì)2檢驗(yàn)有什么區(qū)別呢？Kappa檢驗(yàn)重在檢驗(yàn)兩者的一致性，配對(duì)2檢驗(yàn)重在檢驗(yàn)兩者間的差異。對(duì)同一樣本數(shù)據(jù)，這兩種檢驗(yàn)可能給出矛盾的結(jié)論。主要原因是兩者對(duì)所提供的有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的結(jié)論要求非常嚴(yán)格所致。KAPPA值的計(jì)算及檢驗(yàn)對(duì)兩法測(cè)定結(jié)果一致部分進(jìn)行檢驗(yàn)，看一致部分是否是由偶然因素影響的結(jié)果，它叫做“一致性檢驗(yàn)”，也稱Kappa檢驗(yàn)。說明兩種方法測(cè)定結(jié)果的實(shí)際一致率與隨機(jī)一致率之間的差別是否具有顯著性意義。需要計(jì)算反映兩法一致性程度高低的系數(shù)，叫做Kappa統(tǒng)計(jì)量。具體公式如下：P0為實(shí)際一致率，Pe為理論一致率。KAPPA值的計(jì)算及檢驗(yàn)Kappa是一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，也有抽樣誤差，其漸進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)誤（ASE）。由于u＝Kappa/ASE近似服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，故可借助正態(tài)分布理論。H0：Kappa＝0，H1：Kappa≠0。如果拒絕H0認(rèn)為兩種方法具有較高的一致性。KAPPA值的計(jì)算及檢驗(yàn)在診斷試驗(yàn)的研究中，數(shù)據(jù)資料多為雙向有序的列聯(lián)表資料，即兩個(gè)變量都是有序變量，而且屬性相同。屬性相同分為三種情況，一種情況是屬性、分級(jí)水平數(shù)和分級(jí)水平都完全相同。如甲醫(yī)生和乙醫(yī)生都把病人的檢查結(jié)果分為1、2、3、4四個(gè)等級(jí)。此時(shí)可直接作Kappa檢驗(yàn)。當(dāng)這兩個(gè)變量都只有2個(gè)水平時(shí)，就成為配對(duì)設(shè)計(jì)的四格表資料，可使用配對(duì)χ2檢驗(yàn)，即McNemar檢驗(yàn)。KAPPA值的計(jì)算及檢驗(yàn)第二種是屬性相同的分級(jí)水平數(shù)相同，但分級(jí)水平不全相同。如甲醫(yī)生和乙醫(yī)生都把病人的檢查結(jié)果分為四個(gè)等級(jí)，但甲醫(yī)生的分級(jí)為1、2、3、4，而乙醫(yī)生的分級(jí)為2、3、4、5。在這種情況下，由于列聯(lián)表的行數(shù)和列數(shù)仍然是一致的，即列聯(lián)表仍為方表，所以也可計(jì)算出相應(yīng)的Kappa統(tǒng)計(jì)量。第三種是屬性相同，但分級(jí)水平數(shù)和分級(jí)水平不全相同。這種情況就是我們所說的列聯(lián)表的行列數(shù)不一致。由于收集上來的數(shù)據(jù)不能輕易刪除掉，所以我們考慮添加行或列使聯(lián)表成為方表。如行數(shù)為n，例數(shù)為n-1，則我們只需要添加第n列，在第n行第n列的格點(diǎn)中添加權(quán)值0001，而第n行的其它格點(diǎn)均設(shè)為0，就可以命名其成為方表，并計(jì)算Kappa統(tǒng)計(jì)量了。由于權(quán)值系數(shù)很小，所以不會(huì)影響Kappa值的計(jì)算結(jié)果。KAPPA值的計(jì)算及檢驗(yàn)另一方面，如果兩個(gè)變量中有一個(gè)變量是金標(biāo)準(zhǔn)，則我們不但能分析出檢驗(yàn)結(jié)果的一致性，還可以計(jì)算出敏感度、特異度、誤診率和漏診率等指標(biāo)。如果有不同的診斷分界點(diǎn)，還可以繪制出ROC曲線。診斷試驗(yàn)的評(píng)價(jià)在醫(yī)學(xué)研究中具有十分重要的意義，目前大多數(shù)文獻(xiàn)都使用Kappa統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)結(jié)果的一致性。所以本研究主要是對(duì)Kappa系數(shù)作一個(gè)探討和分析。診斷試驗(yàn)評(píng)價(jià)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法還會(huì)隨著更多問題的提出和解決而不斷得到發(fā)展、修正和擴(kuò)展。有序分類資料一致性分析R×C表可以分為雙向無序、單向有序、雙向有序?qū)傩韵嗤碗p向有序?qū)傩圆煌?類。雙向無序R×C表R×C表中兩個(gè)分類變量皆為無序分類變量，對(duì)于該類資料：①若研究目的為多個(gè)樣本率（或構(gòu)成比）的比較，可用行×列表資料的

2檢驗(yàn)；②若研究目的為分析兩個(gè)分類變量之間有無關(guān)聯(lián)性以及關(guān)系的密切程度時(shí)，可以用行×列表資料的

2檢驗(yàn)以及Pearson列聯(lián)系數(shù)進(jìn)行分析。有序分類資料一致性分析單向有序R×C表有兩種形式。一種是R×C表中的分組變量是有序的，而指標(biāo)變量是無序的。此種單向有序R×C表資料可用行×列表資料的

2檢驗(yàn)進(jìn)行分析。另一種情況是R×C表中的分組變量是無序的，而指標(biāo)變量是有序的，此種單向有序R×C表資料宜用秩和檢驗(yàn)進(jìn)行分析。有序分類資料一致性分析雙向有序?qū)傩圆煌腞×C表R×C表中的兩分類變量皆為有序且屬性不相同。對(duì)于該類資料，需要分析兩有序分類變量間是否存在線性變化趨勢(shì)，宜用有序分組資料的線性趨勢(shì)檢驗(yàn)。雙向有序?qū)傩韵嗤腞×C表中的兩分類變量皆為有序且屬性相同。實(shí)際上是2×2配對(duì)設(shè)計(jì)的擴(kuò)展，此時(shí)宜用一致性檢驗(yàn)（或稱Kappa檢驗(yàn)）。所以，對(duì)于雙向有序且屬性相同的數(shù)據(jù)，我們可以采用Kappa檢驗(yàn)判斷其一致性。本章小節(jié)1960年Cohen等提出用Kappa值作為評(píng)價(jià)判斷的一致性程度的指標(biāo)。實(shí)踐證明，它是一個(gè)描述診斷的一致性較為理想的指標(biāo)，因此在臨床試驗(yàn)中得到廣泛的應(yīng)用。Kappa是評(píng)價(jià)一致性的測(cè)量值。檢驗(yàn)是否沿對(duì)角線格子中的計(jì)數(shù)（接收比率一樣的零件）與那些僅是偶然的期望不同。設(shè)Po=對(duì)角線單元中觀測(cè)值的總和，Pe=對(duì)角線單元中期望值的總和。則Kappa=（Po-Pe）/（1-Pe）。Kappa是測(cè)量而不是檢驗(yàn)。其大小用一個(gè)漸進(jìn)和標(biāo)準(zhǔn)誤差構(gòu)成的t統(tǒng)計(jì)量決定。一個(gè)通用的經(jīng)驗(yàn)法則是Kappa大于0.75表示好的一致性（Kappa最大為1）；小于0.4表示一致性差。本章小節(jié)對(duì)兩法測(cè)定結(jié)果一致部分進(jìn)行檢驗(yàn)，看一致部分是否是由偶然因素影響的結(jié)果，它叫做“一致性檢驗(yàn)”，也稱Kappa檢驗(yàn)。說明兩種方法測(cè)定結(jié)果的實(shí)際一致率與隨機(jī)一致率之間的差別是否具有顯著性意義。本章小節(jié)SAS過程中也是用FREQ過程進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，只需要在TABLES語句中添加agree選項(xiàng)即可輸出Kappa值，但是要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，需要編寫其它程序語句。雙向有序?qū)傩韵嗤腞×C表中的兩分類變量皆為有序且屬性相同。實(shí)際上是2×2配對(duì)設(shè)計(jì)的擴(kuò)展，此時(shí)宜用一致性檢驗(yàn)（或稱Kappa檢驗(yàn)）。贈(zèng)送精美圖標(biāo)1、字體安裝與設(shè)置如果您對(duì)PPT模板中的字體風(fēng)格不滿意，可進(jìn)行批量替換，一次性更改各頁面字體。在“開始”選項(xiàng)卡中，點(diǎn)擊“替換”按鈕右側(cè)箭頭，選擇“替換字體”。（如下圖）在圖“替換”下拉列表中選擇要更改字體。（如下圖）在“替換為”下拉列表中選擇替換字體。點(diǎn)擊“替換”按鈕，完成。512、替換模板中的圖片模板中的圖片展示頁面，您可以根據(jù)需要替換這些圖片，下面介紹