評分者間一致性（Kappa）
使用Cohen's kappa來衡量兩名評分者或名義/有序量表分類之間的一致性。
所需輸入
- 首先選擇分類系統中的類別數量——最大類別數為12。
- 然後輸入資料表中每個儲存格的觀察數。
- 加權Kappa：如果資料來自有序量表，請選擇加權Kappa。如果資料來自名義量表，請不要選擇加權Kappa。
MedCalc提供兩組權重，稱為線性權重和二次權重。 線上性權重組中，如果有k個類別，權重計算如下：
$$ w_i = 1 - \frac{i}{k-1} $$而在二次權重組中：
$$ w_i = 1 - \frac{i^2}{ (k-1)^2 } $$當有5個類別時，線性權重組中權重分別為1、0.75、0.50、0.25和0， 對應類別差異為0（=完全一致）、1、2、3和4。 在二次權重組中，權重為1、0.937、0.750、0.437和0。
當第一類別和第二類別之間的差異與第二類別和第三類別之間的差異具有相同重要性時，使用線性權重。如果第一類別和第二類別之間的差異不如第二類別和第三類別之間的差異重要，則使用二次權重。
$$ w_i = 1 - \frac{i}{k-1} $$
$$ w_i = 1 - \frac{i^2}{ (k-1)^2 } $$
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一致性透過Kappa（K）統計量量化（Cohen, 1960; Fleiss et al., 2003）：
- 當分類系統之間完全一致時，K為1；
- 當一致性不比偶然更好時，K為0；
- 當一致性比偶然更差時，K為負值。
點選檢定按鈕後，程式將顯示Kappa值及其標準誤和95%信賴區間（CI）（Fleiss et al., 2003）。
MedCalc報告的標準誤是用於檢定加權kappa的基礎值等於非零預先指定值這一假設的適當標準誤（Fleiss et al., 2003）。
K值可解釋如下（Altman, 1991）：
| K值 | 一致性強度 |
| < 0.20 | 差 |
| 0.21 - 0.40 | 一般 |
| 0.41 - 0.60 | 中等 |
| 0.61 - 0.80 | 良好 |
| 0.81 - 1.00 | 非常好 |
參考文獻
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
- Cohen J (1960) A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement 20:37-46.
- Fleiss JL, Levin B, Paik MC (2003) Statistical methods for rates and proportions, 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons.
如何引用此頁面
- MedCalc Software Ltd. 評分者間一致性（Kappa）. https://www.medcalc.org/zh-Hant/calc/kappa.php (版本 October 11, 2026)
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