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ChatGPT的回答：

Kappa的计算

Kappa值的解释

网上给出的资料：

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关于Kappa的第一篇论文：

• Jacob Cohen (1960). "A coefficient of agreement for nominal scales". Educational and Psychological Measurement. 20 (1): 37–46.

ChatGPT的回答：

Kappa统计量（κ）用于度量分类的一致性，即两名或多名评估者之间、或一个评估者在不同时间或条件下对相同事物进行的多次分类之间的一致性。这是一种用于超越简单百分比一致性的计量标准，因为它考虑到了随机一致性

Kappa的计算

1. 构造混淆矩阵（Contingency Table）: 这是一个二维矩阵，其中行通常代表一个评估者的分类，列代表另一个评估者的分类。

2. 计算实际一致性（Po）和随机一致性（Pe）

3. 计算Kappa值

Kappa值的解释

值域从-1到1。

• 1表示完全一致
• 0表示与随机一致性（即无一致性）相同
• 负数表示比随机一致性还要差

网上给出的资料：

诊断试验的一致性检验-Kappa | KeepNotes blog

Kappa检验由Cohen于1960年提出，因此又称为Cohen's Kappa

Cohen's Kappa统计量一种分类变量的定性指标，其可以评估N个受试者在k个类别上的两个评分者之间一致性；也可用于计算在kappa特定置信区间下所需的样本量

一般情况我们认为：

Kappa<0，一致性强度极差（实际情况下发生可能性较低，Poor）；

0-0.20，微弱（Slight）；

0.21-0.40，弱（Fair）；

0.41-0.60，中度（Moderate）；

0.61-0.80，高度（Substantial）；

0.81-1.00，极强（Almost perfect）。

计算公式同上。