Fleiss' kappa系數。該檢驗適用于分析重復測量3次及以上且測量結果是無序分類變量的重測一致性或觀察者一致性檢驗。SPSS沒有內置操作模塊，但可以通過拓展包輸出結果。Fleiss' kappa系數，可以補充SPSS在一致性檢驗方面的不足。01案例數據我們取 irr 包中的diagnoses 數據集的一部分，截取前三個醫生對 30 位病人的診斷結果，注意這些診斷結果是無序分類變量。#案例數據dat 現在有3組觀察值做診斷和評估，常規的kappa系數不能勝任了，Fleiss' kappa系數比較合適。Fleiss' kappa系數的取值范圍是【-1,1】，其系數越大，一致性越強，一般經驗認為低于0.7是不可接受的尚需要改進，0.7可接受，0.9優秀。有時候也可以考慮參照常規的kappa系數進行解讀，一般認為0.40.8表明有很好的一致性，kappa<0.4，則一致性較差。此外還應通過顯著性檢驗，也就是p值<0.05。02R操作與結果解讀利用irr包中的kappam.fleiss()函數實現Fleiss' kappa系數的計算。library(irr)kappam.fleiss(dat)結果如下：Fleiss' Kappa for m RatersSubjects = 30Raters = 3Kappa = 0.534z = 9.89p-value = 0Fleiss' kappa系數=0.534，通過顯著性檢驗，0.534＜0.7，幾位醫生的診斷評估一致性一般。以上內容缺乏權威資料引證，僅供參考。本文完文/圖=數據小兵更多R統計文章R語言單一樣本t檢驗案例實現R語言的正態密度曲線很美R自帶pairs函數矩陣散點圖car包spm函數矩陣散點圖用R語言pie函數做餅圖ggplot2統計圖形：常見的4種箱線圖ggplot2統計圖形：常見的4種直方圖按列索引按列名稱刪除指定的列數據R語言Levene方差齊次檢驗table函數：分類數據的頻數與頻率統計jiebaR包中文分詞及詞云制作R語言帶文字標簽的散點圖如何獲取R自帶數據集與R包數據集說明文檔？如何修改R數據框的列名稱？二元正態分布及雙變量相關分析簡單案例演示R語言相關系數、顯著性檢驗及可視化的嘗試ggplot2統計圖形：常見的4種散點圖R語言scale()函數實現數據標準化用R語言做單因素方差分析及多重比較用R語言自動智能化創建時間序列ARIMA模型用R對連續數據做描述統計R語言主成分分析shapiro.test()與ggqqplot()做正態分布檢驗

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的CSDN ARIMA R语言_R语言实现Fleiss#39; Kappa系数处理多个观察者一致性检验的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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