SPSS中的kappa一致性检验

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

图10：结果展示

在下图中，交叉表也被成功建立了。

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。

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城东书院阅读相关文档学习。