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緣起    常規(guī)統(tǒng)計分析，總是在尋找差異，然而，有一類統(tǒng)計分析分析方法，其目的是尋找不同檢測方法的一致性。如果一致則達到目的。本類研究主要是想用一種方法來代替另外一種方法，一旦一致，說明A法的檢測效果與B法一致，而B法往往是目前業(yè)界公認的方法，因此，一致性分析似乎也可以理解為“抱大腿”。根據(jù)資料類型，分為定性資料與定量資料，本期講解定性資料。定性資料一致性評價配對四格表（有金標準）見表26.1為ECG診斷試驗結(jié)果，其對比檢測為心肌梗塞是否出現(xiàn)，為金標準。因此是用金標準來檢測ECG診斷的效果。因此該例為診斷試驗的評價，請大家參見ROC曲線章節(jié)。但對于一致性的評價，應該進行Kappa一致性檢驗，當不符合對稱性，還要進行加權(quán)Kappa檢驗。將數(shù)據(jù)構(gòu)建到數(shù)據(jù)庫data26.1.sav，分析如下。表26.1  ECG診斷試驗結(jié)果ECG診斷結(jié)果心肌梗塞（XG）合   計出現(xiàn)不出現(xiàn)陽 性陰 性合計416(TP/a)11（FP/b）42517(FN/c)104（TN/d）275520180700(N)（1）個案加權(quán)：圖26.1，數(shù)據(jù)-個按加權(quán)，將頻數(shù)項freq放入加權(quán)框，確定。圖26.1加權(quán)個案（2）卡方檢驗：分析-描述性統(tǒng)計-交叉表，圖26.2，將ECG放入行，XG放入列，點擊統(tǒng)計，圖26.3，勾選Kappa和Mcnemar。圖26.2交叉表設(shè)置圖26.3統(tǒng)計設(shè)置（3）結(jié)果解讀：本例Mcnemar卡方，也就是配對四格表卡方P=0.345，說明兩種檢測方法間的差異無統(tǒng)計學意義。一致性Kappa檢驗，Kappa=0.849，P=0.000<0.05，說明Kappa值與0比較差異有統(tǒng)計學意義，意即Kappa值的一致性是真實存在的，Kappa取值0-1之間，越接近1越好，一般大于0.8，則認為一致性較好。圖26.4統(tǒng)計結(jié)果配對四格表（無金標準）當兩種方法進行檢測，但兩種方法均不是金標準時，則不能稱之為診斷試驗，診斷試驗中的一種方法必須是金標準或者行業(yè)認可的方法。那么此時進行評價則只能評價其陽性一致性百分比，陰性一致性百分比，總體一致性百分比及各自可信區(qū)間，以及計算Kappa值。表26.2  考核試劑與參比試劑的檢測結(jié)果考核試劑參比試劑總計陽性陰性陽性3235328陰性15667682總計33867210101010例樣本用參比試劑和考核試劑分別檢測的結(jié)果的陽性符合率、陰性符合率和總符合率及其95%置信區(qū)間，分析結(jié)果見表26.3所示。陽性符合率=323/338=0.9556陰性符合率=667/672=0.9926總符合率=（323+667）/1010=0.9802然后按照率的95%可信區(qū)間方法計算各自的95%可信區(qū)間。率的95%CI：P±1.96sp，sp為率的標準誤=sqrt（p*（1-p）/n），結(jié)果見表26.3。表26.3  考核試劑與參比試劑的符合率項目符合率95%置信區(qū)間陽性符合率95.56%93.37%～97.76%陰性符合率99.26%98.61%～99.91%總符合率98.02%97.16%～98.88%同時參照案例1的方法，計算得Kappa= 0.955＞0.8，P=0.000＜0.05，95%CI：0.9358～0.9746，表明考核試劑與參比試劑兩種檢測方法，檢測結(jié)果有高度的一致性。等級資料一致性評價兩種方法檢測某種疾病，結(jié)果見表26.4，結(jié)果可見為等級資料，可以采用Kappa一致性評價，方法同上此處不贅。表26.4 兩種方法對疾病檢測結(jié)果比較A器械B器械嚴重中度無嚴重37293中度21999無21427SPSS實戰(zhàn)系列[2]【贈人玫瑰，手留余香】【2047】SCI編輯讓做偏相關(guān)散點圖，怎么破?【2046】非參數(shù)檢驗兩兩比較，步驟都對，為啥你操作不出來【2045】有序Logistc回歸，為什么不能計算OR值，那還玩啥？【2044】書中從來沒告訴你的，線性回歸啞變量如何設(shè)置？【2043】SPSS如何開啟unicode on？【2042】這張ROC圖有兩個問題，你能識別嗎？【2041】為什么SPSS讀取Excel數(shù)據(jù)亂碼或空值，真實案例【2040】誰說SPSS不能畫統(tǒng)計地圖【2039】單因素方差分析沒有原始數(shù)據(jù)怎么辦？【2038】別犯愁了，SPSS數(shù)據(jù)錄入格式就這4種，松哥給你總結(jié)好了【2037】如何計算二項logistic回歸模型的靈敏度、特異度等指標【2036】如何比較不同組相關(guān)的一致性？【2035】松哥帶您分享一篇文章帶來的若干思考【薦薦薦】【2034】松哥松哥告訴我，中位數(shù)95%可信區(qū)間怎么做？【2033】如何讓SPSS根據(jù)自身數(shù)據(jù)庫行號產(chǎn)生ID特征變量【2032】SPSS如何實現(xiàn)百分數(shù)的平方根反正弦變換【2031】相關(guān)樣本非參數(shù)檢驗如何實現(xiàn)兩兩事后比較【2030】多元回歸中交互作用的評價【2029】SCI編輯讓我報告LSD-t檢驗的t值，可是SPSS沒有啊，怎么辦？【2028】配伍組設(shè)計，二分類資料如何進行統(tǒng)計分析？【2027】如何利用SPSS計算總體率與總體均數(shù)的95%可信區(qū)間【2026】SPSSS如何實現(xiàn)哈迪-溫伯格平衡(Hardy-Weinberg equilibrium)法則檢驗【2025】R×C列聯(lián)表(分類數(shù)據(jù))的統(tǒng)計分析方法選擇與SPSS實現(xiàn)【2024】SPSS實現(xiàn)LD50/LC50計算【2023】Kappa一致性與組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）應用辨析【推薦】【2022】層次分析法幫你選股票【2021】簡單效應的SPSS實現(xiàn)【2020】這種主成分得分圖SPSS能夠?qū)崿F(xiàn)嗎？【2019】卡方分割無需手動，SPSS自動可實現(xiàn)啦！【2018】重復測量資料SPSS實戰(zhàn)篇【2017】SPSS輸出結(jié)果統(tǒng)計表與統(tǒng)計圖的專業(yè)性編輯及三線表定制格式贈送！【2016】卡方檢驗之SPSS實現(xiàn)簡約版（視頻）【2015】t檢驗之SPSS實現(xiàn)簡約版（視頻）【2014】SPSS中如何設(shè)置啞變量【2013】SPSS快速入門之SPSS常用3界面介紹【2012】分層回歸之SPSS實踐【2011】SPSS直接物理拆分為兩個文件【2010】傾向性評分（PSM）的SPSS24.0實戰(zhàn)【2009】如何SPSS實現(xiàn)隨機分組【2008】趨勢性卡方檢驗專題討論【2007】2個因素均為重復測量數(shù)據(jù)方差分析【2006】為什么配對樣本t檢驗，SPSS結(jié)果默認輸出相關(guān)性【2005】SPSS軟件作圖如何去除頂部與右邊邊框【2004】如何讓SPSS自動按照四分位數(shù)間距分組某變量【技巧】【2003】SPSS23兩獨立樣本t檢驗的簡易算法【2002】太傷自尊，以為學會了，現(xiàn)在用SPSS連兩獨立樣本t檢驗都做不好【2001】SPSS作圖坐標軸不過原點的解決辦法----------------------------------------------