双向有序数据的分析（属性相同） 双向有序数据的分析（属性相同）
一致性检验-----kappa值 值 一致性检验
3×3 配对表 × 分别对72 例12、医生 和B分别对 、医生A和 分别对 名病人的治疗结果进行评 定，结果1, 2, 3分别表示有 结果 分别表示有 效、好转和无效。试分析 好转和无效。 两医生的疗效评定结果一 致吗？ 致吗？ A 1 1 2 3 17 5 10 B 2 4 12 3 3 8 0 13
0.346 + 0.346 − 0.251 S = = 0.007 2 72(1 − 0.346 )
2 2 ˆ k
S kˆ =
0 .007 = 0 .083
ASE
渐近标准误
z=K/Sk=0.362/0.091=3.98>2.58 P<0.01, 拒绝 0。 拒绝H
一致性检验方法----kappa 检验 一致性检验方法
1）统计假设和检验水准： ）统计假设和检验水准：
H0: kappa系数 （不一致） 系数=0（不一致） 系数 α=0.05 H1: kappa系数≠0 系数≠ 系数
2）统计量： ）统计量：
2 2
n11 n21 n31 C+1
I
n12 n22 n32 C+2
n13 n23 n33 C+3
R1+ R2+ R3+ N
θ 1 = ∑ p ii =
i =1
I
∑
i =1
nii
实际观察一致率 =实际观察一致数 总检查人数 实际观察一致数/总检查人数 实际观察一致数
N
I
θ 2 = ∑ pi + p+i =
i =1
I
∑
i =1
Ri +C+i N
2
随机一致率 ：期望一致率 期望一致率

S k2 = ˆ
θ2 +θ
2 2
−
I
∑
i =1
p i+ p +i ( p i+ + p +i )
N (1 − θ 2 ) 2
1 I θ2 +θ22 − 3 ∑ Ri+C+i (Ri+ + C+i ) θ2 +θ22 − A N i=1 = = 2 N(1−θ2 ) N(1−θ2 )2
Sk:ASE Asymptotic Standard Error
I
θ1 =
∑
i =1
n ii N
=[17+12+13]/72=0.583
I
θ2 =
∑
i =1
Ri+ C +i N2
=[(29)(32)+(17)(19)+(26)(21)]/722 =1797/5184=0.346
ˆ = θ 1 − θ 2 =[0.583-0.346]/[1-0.346]=0.362 k =[0.583-0.346]/[11−θ2
S =
2 ˆ k
θ2 +θ − ∑ pi+ p+i ( pi+ + p+i )
2 2 i=1
I
N(1−θ2 )
2
1 I θ 2 + θ 22 − 3 ∑ Ri +C+i ( Ri + + C+i ) θ 2 + θ 22 − A N i =1 = = 2 N (1 − θ 2 ) N (1 − θ 2 ) 2
第六章
χ2检验—有序资料分析
双向有序数据的分析（属性不同） 双向有序数据的分析（属性不同）
1. 采用spearman等级相关分析 2. Cochran-Mantel-Haenszel Statistics或JonckheereTerpstra检验
【例】为了探讨劳动强度与骨质退行性变之间的关联性 为了探讨劳动强度与骨质退行性变之间的关联性 150 名对象的观察结果按两变量的各个水平交叉分类如表 表14.6 150名研究对象的劳动强度与骨质退行性变的交叉分类 150名研究对象的劳动强度与骨质退行性变的交叉分类 骨质退行性变 劳动强度 2 度 3 度 4 度 轻度 23 18 12 中度 14 26 13 重度 13 13 18 合计 50 57 43 Rank得分 Rank得分 25.5 79 129 （R1i）