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一致性检验的用途很多，比如：不同医务工作者对同一组病人的诊断结果是否一致、不同的诊断方法对同一个样本或研究对象的化验结果是否一致等。用于一致性检验的方法取决于数据类型（属性数据，顺序数据，连续数据）以 ...

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一致性检验的用途很多，比如：不同医务工作者对同一组病人的诊断结果是否一致、不同的诊断方法对同一个样本或研究对象的化验结果是否一致等。用于一致性检验的方法取决于数据类型（属性数据，顺序数据，连续数据）以及需要检验的结果组数。下面分析情况列举一下各种情况下一致性检验的实现：1、属性数据一致性检验
示例数据是 irr 包中的diagnoses 数据集的一部分，包括三个医生对 30 位病人的诊断结果。
```R
library(irr)
#> Loading required package: lpSolve

data(diagnoses)
dat <- diagnoses[,1:3]
# rater1 rater2 rater3
# 4. Neurosis 4. Neurosis 4. Neurosis
# 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder
# 2. Personality Disorder 3. Schizophrenia 3. Schizophrenia
# 5. Other 5. Other 5. Other
# 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder
# 1. Depression 1. Depression 3. Schizophrenia
# 3. Schizophrenia 3. Schizophrenia 3. Schizophrenia
# 1. Depression 1. Depression 3. Schizophrenia
# 1. Depression 1. Depression 4. Neurosis
# 5. Other 5. Other 5. Other
# 1. Depression 4. Neurosis 4. Neurosis
# 1. Depression 2. Personality Disorder 4. Neurosis
# 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder
# 1. Depression 4. Neurosis 4. Neurosis
# 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder 4. Neurosis
# 3. Schizophrenia 3. Schizophrenia 3. Schizophrenia
# 1. Depression 1. Depression 1. Depression
# 1. Depression 1. Depression 1. Depression
# 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder 4. Neurosis
# 1. Depression 3. Schizophrenia 3. Schizophrenia
# 5. Other 5. Other 5. Other
# 2. Personality Disorder 4. Neurosis 4. Neurosis
# 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder 4. Neurosis
# 1. Depression 1. Depression 4. Neurosis
# 1. Depression 4. Neurosis 4. Neurosis
# 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder
# 1. Depression 1. Depression 1. Depression
# 2. Personality Disorder 2. Personality Disorder 4. Neurosis
# 1. Depression 3. Schizophrenia 3. Schizophrenia
# 5. Other 5. Other 5. Other
```
（1）两组结果一致性检验： Cohen’s Kappa
```R
kappa2(dat[,c(1,2)], "unweighted")
#>Cohen's Kappa for 2 Raters (Weights: unweighted)
#>
#>Subjects = 30
#> Raters = 2
#> Kappa = 0.651
#>
#> z = 7
#> p-value = 2.63e-12
```
（2）多组结果一致性检验: Fleiss’s Kappa, Conger’s Kappa
如果出现多个评分者，将使用Fleiss’s Kappa。

```R
kappam.fleiss(dat)
#>Fleiss' Kappa for m Raters
#>
#>Subjects = 30
#> Raters = 3
#> Kappa = 0.534
#>
#> z = 9.89
#> p-value = 0
```
当然也可以使用Conger’s (1980) 的方法计算精确的Kappa。（注意：目前不知道这个方法效果相对于普通的是好是坏。）

```R
kappam.fleiss(dat, exact=TRUE)
#>Fleiss' Kappa for m Raters (exact value)
#>
#>Subjects = 30
#> Raters = 3
#> Kappa = 0.55
关于其他类型数据的一致性检验，感兴趣的同学可以移步数析学院 datacademy官网查看，课程网址

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