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关于对诊断一致性Kappa系统探析 　【关键词】 诊断试验；,,一致性检验；,,Kappa系数,,, 　　摘要： 对诊断一致性的简单Kappa系数、加权Kappa系数以及总Kappa系数进行了分析和说明，由于Kappa系数仅适用于行数和列数相等的方表，针对Kappa检验的这一局限性，给出了行数和列数不一致时使用SPSS软件实现Kappa检验的方法。 　　关键词： 诊断试验； 一致性检验； Kappa系数 　　在诊断试验中，研究者希望考察不同的诊断方法在诊断结果上是否具有一致性。诊断试验的一致性检验经常用于下列两种情况［1］：一种是评价新的诊断试验方法与金标准的一致性；另一种是评价两种诊断试验方法对同一个样本(化验对象)的化验结果的一致性、两个医务工作者对同一组病人的诊断结论的一致性、同一医务工作者对同一组病人前后进行两次观察作出诊断的一致性等。1960年Cohen等提出用Kappa值作为评价判断的一致性程度的指标。实践证明，它是一个描述诊断的一致性较为理想的指标，因此在临床试验中得到广泛的应用。 　　本研究分别给出三种Kappa系数，即简单Kappa系数，加权Kappa系数和总Kappa系数及标准误和检验统计量的计算公式，并针对Kappa系数仅适用于行数和列数相等的方表的问题，给出了用SPSS软件实现对行列数不等资料的Kappa检验方法。 　　1 简单Kappa系数的计算公式［1］ 　　K=P0-Pe[]1-Pe(1) 　　其中P0=∑ipii，称为观测一致率，Pe=∑ipi.p#12539;i，称为期望一致率，即两次检验结果由于偶然机会所造成的一致率，其中pi.=Ri[]N, p#12539;i=Ci[]N, Ri,Ci分别为第i个格点所对的行合计和列合计，N为总例数。当两个诊断完全一致时，P0=1，此时Kappa值为1。当观测一致率大于期望一致率时，Kappa值为正数，且Kappa值越大，说明一致性越好。当观察一致率小于期望一致率时，Kappa值为负数，这种情况一般来说比较少见。根据边缘概率的计算，Kappa值的范围值应在-1~1之间。Kappa≥075两者一致性较好；0.75gt;Kappa≥0.4两者一致性一般；Kappalt;0.4两者一致性较差。 　　Kappa系数标准误的计算公式为： 　　S=Pe+P2e-∑ipi.p#12539;i(pi.+p#12539;i)[](1-Pe)N(2) 　　其95%的置信区间为： 　　(k-1.96S, k+1.96S)(3) 　　由于Kappa值是一个样本统计量，作是否有统计学意义的假设检验时，应选用统计量： 　　U=Kappa[]S(4) 　　2 加权的Kappa系数［2］ 　　加权的Kappa系数是简单Kappa系数的推广，是用加权的方法对两个评价结果进行量化。对于四格表来说，简单Kappa系数与加权的Kappa系数是相等的，对于一般的行列表，加权的Kappa系数的计算公式为： 　　Kw=P0(w)-Pe(w)[]1-Pe(w)(5) 　　P0(w)=∑i ∑jwijpij 　　Pe(w)=∑i ∑jwijpi.p#12539;j 　　其中0≤wij=wjilt;1, i≠j, wij=1。 　　加权Kappa系数的标准误计算公式为： 　　Skw=∑i ∑jpi.p#12539;j［wij-(i.+#12539;j)］2-P2e(w)[](1-Pe(w))2 N(6) 　　95%的置信区间为: 　　(kw-1.96Skw, kw+1.96Skw)(7) 　　假设检验的统计量为U=kW[]Skw(8) 　　　Kappa的权系数一般使用CicchettiAllison和FleissCohen两种权值类型［2］，CicchettiAllison的计算公式为： 　　wij=1-|Ci-Cj|[]Ck-Ci(9) 　　FleissCohen的计算公式为： 　　wij=1-(Ci-Cj)2[](Ck-Ci)2(10) 　　其中，Ci表示第i列的评价分值，k表示列数。如果是数值型变量，评价分值Cij就是第i行第j列对应的具体数值；如果是分类变量，可按照相应级别进行赋值。由于wij=1，而当i≠j时，0≤wijlt;1，所以由Kappa系数的计算公式可知加权的Kappa系数大于简单Kappa系数。 　　3 总Kappa系数 　　假设列联表为多向列联表(我们不妨设有q个方向)，且每个变量有两个水平，即为2×2×…×2列联表，令ki表示第i个变量的Kappa系数，Ski表示第i个Kappa系数的标准误，则总Kappa系数的计算公式为： 　　K总=∑q[]i=1 ki[]Ski ／ ∑q[]i=1 1[]Ski(11) 　　若要检验各变量Kappa系数是否都相等，可采用自由度为q-1的χ2检