一致性检验 -- Kappa 系数_kappa coefficient-优快云博客

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。

摘自：http://wenku.baidu.com/view/f1061c165f0e7cd18425361d.html

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 Koch 45 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.