檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰﹁b定-Kappa分析課件

Kappa技術(shù)Pobserved---判斷一致性比率;Pchance---偶然達(dá)成一致比率;二廠包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治鯬observed

判定員一致同意的單元的比率=判定員一致判定為優(yōu)良的比率+判定員一致判定為次劣的比率Pchance：預(yù)期偶然達(dá)成一致的比率=（判定員第一次判定為優(yōu)良的比率*判定員第二次判定為優(yōu)良的比率）+（判定員第一次判定為次劣的比率*判定員第二次判定為次劣的比率）要達(dá)成完全一致，Pobserved=1且K=1一般說來，如果Kappa值低于0.7，那么測(cè)量系統(tǒng)是不適當(dāng)?shù)娜绻鸎appa值為0.9或更高，那么測(cè)量系統(tǒng)是優(yōu)秀的Kappa技術(shù)Pobserved---判斷一致性比率;二廠邊窗玻璃外觀質(zhì)量客戶退貨PPM高外觀質(zhì)量是檢驗(yàn)員靠目視檢驗(yàn)，由于很明顯的檢驗(yàn)員之間和檢驗(yàn)員內(nèi)部的差別及檢驗(yàn)?zāi)芰栴}，所以測(cè)量系統(tǒng)就是一個(gè)關(guān)注的問題下一頁的數(shù)據(jù)是在測(cè)量系統(tǒng)研究中收集的。需要計(jì)算每個(gè)操作員的Kappa和操作員之間的Kappa二廠包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治龆S邊窗玻璃外觀質(zhì)量客戶退貨PPM高二廠包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ侄S包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治?月16日對(duì)：二廠包裝檢驗(yàn)員共有13個(gè)檢驗(yàn)員，進(jìn)行檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治?，若檢驗(yàn)員的檢驗(yàn)?zāi)芰Σ蛔?，誤判的概率會(huì)很高。若把外觀不合格的玻璃誤判成合格品發(fā)給客戶，造成客戶投訴和退貨；若把外觀合格的玻璃誤判成不合格品給公司造成損失。解：步驟一：1、樣本選定（編號(hào)及其判定標(biāo)準(zhǔn)）2、分析對(duì)象（人員、測(cè)量次數(shù)）3、實(shí)施分析二廠包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治?月16日對(duì)：二廠包裝檢驗(yàn)員共有1步驟二：檢驗(yàn)員檢驗(yàn)數(shù)據(jù)收集記錄序號(hào)肖寬鴻第一次檢驗(yàn)肖寬鴻第二次檢驗(yàn)晉健第一次檢驗(yàn)晉健第二次檢驗(yàn)王魯?shù)谝淮螜z驗(yàn)王魯?shù)诙螜z驗(yàn)梁延第一次檢驗(yàn)梁延第二次檢驗(yàn)石蘭第一次檢驗(yàn)石蘭第二次檢驗(yàn)楊松第一次檢驗(yàn)楊松第二次檢驗(yàn)向顯波第一次檢驗(yàn)向顯波第二次檢驗(yàn)張宇第一次檢驗(yàn)張宇第二次檢驗(yàn)羅明英第一次檢驗(yàn)羅明英第二次檢驗(yàn)張玄第一次檢驗(yàn)張玄第二次檢驗(yàn)羅勝第一次檢驗(yàn)羅勝第二次檢驗(yàn)王良科第一次檢驗(yàn)王良科第二次檢驗(yàn)文遠(yuǎn)秀第一次檢驗(yàn)文遠(yuǎn)秀第二次檢驗(yàn)判斷樣本標(biāo)準(zhǔn)11101110111101101001111111112111100111110111111111111110301011111001100111100111111141111111111111111111111111015111101001100100011011111000601000000000000000000001100070000001111001100111011100108011111111111110111111111011900000000111100111000111011010000100101100001111001111110每一檢驗(yàn)員測(cè)2次之結(jié)果記錄玻璃編號(hào)樣本標(biāo)準(zhǔn)步驟二：檢驗(yàn)員檢驗(yàn)數(shù)據(jù)收集記錄序號(hào)肖寬鴻第一次檢驗(yàn)肖寬鴻王魯檢驗(yàn)員的應(yīng)急表在每個(gè)單元格中填入收集到的信息Kappa例子#1王魯檢驗(yàn)員的應(yīng)急表在每個(gè)單元格中填入收集到的信息Kappa應(yīng)急表第一格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次和第二次測(cè)量中判定為優(yōu)良的次數(shù)Kappa例子#1應(yīng)急表第一格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次Kappa例子#1應(yīng)急表第二格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為次劣，在第二次測(cè)量中判定為優(yōu)良的次數(shù)Kappa例子#1應(yīng)急表第二格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為次劣，第三格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為優(yōu)良，在第二次測(cè)量中判定為次劣的次數(shù)Kappa例子#1第三格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為優(yōu)良，在第二第四格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量和第二次測(cè)量中判定一個(gè)單元為次劣的次數(shù)Kappa例子#1第四格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量和第二次測(cè)量中判定一個(gè)單元為邊格的數(shù)字代表行和列的總和Kappa例子#1邊格的數(shù)字代表行和列的總和Kappa例子#1檢驗(yàn)員王魯比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個(gè)單元格用總數(shù)的百分比來表示代表5/10Kappa例子#1檢驗(yàn)員王魯比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個(gè)單元格用總數(shù)的百分應(yīng)急表-比例由行和列的總和計(jì)算而得Kappa例子#1應(yīng)急表-比例由行和列的總和計(jì)算而得Kappa例子#1Pobserved

等于上表對(duì)角線上概率的總和：

Pobserved=(0.5+0.4)=0.9Pchance

等于每個(gè)分類概率乘積的總和：

Pchance=(0.6*0.5)+(0.4*0.5)=0.5那么KraterA=(0.9-0.5)/(1-0.5)=0.8＞0.7檢驗(yàn)員王魯檢驗(yàn)?zāi)芰细駲z驗(yàn)員王魯?shù)腒appaKappa例子#1Pobserved等于上表對(duì)角線上概率的總和：檢驗(yàn)員王魯?shù)腁ttributeAgreementAnalysis步驟三：MINITAB操作操作菜單①統(tǒng)計(jì)②質(zhì)量工具③屬性一致性分析AttributeAgreementAnalysis步驟AttributeAgreementAnalysis檢查員判定結(jié)果共13個(gè)檢查員每人測(cè)2次樣本標(biāo)準(zhǔn)AttributeAgreementAnalysis檢查AttributeAgreementAnalysis測(cè)試日期報(bào)告者名稱1、檢查員前后判斷一致性比率；2、95%之一致性置信區(qū)間；≧90%步驟四：分析判讀1、同檢查員一致性分析肖寬鴻1,肖寬鴻2,晉健1,晉健2,王魯1,王魯2,梁延1,...的屬性一致性分析

檢驗(yàn)員自身評(píng)估一致性

#檢#相檢驗(yàn)員驗(yàn)數(shù)符數(shù)百分比95%置信區(qū)間肖寬鴻10770.00(34.75,93.33)晉健10770.00(34.75,93.33)王魯10990.00(55.50,99.75)梁延10880.00(44.39,97.48)石蘭1010100.00(74.11,100.00)楊松10880.00(44.39,97.48)向顯波10990.00(55.50,99.75)張宇10880.00(44.39,97.48)羅明英10990.00(55.50,99.75)張玄10880.00(44.39,97.48)羅勝1010100.00(74.11,100.00)王良科10880.00(44.39,97.48)文遠(yuǎn)秀10770.00(34.75,93.33)#相符數(shù):檢驗(yàn)員在多個(gè)試驗(yàn)之間，他/她自身標(biāo)準(zhǔn)一致。AttributeAgreementAnalysis測(cè)試AttributeAgreementAnalysis1、每一檢查員Kappa值≦0.7：不適合≧0.9：優(yōu)秀2、每一檢查員Kappa分析檢驗(yàn)員響應(yīng)KappaKappa標(biāo)準(zhǔn)誤ZP(與>0)肖寬鴻00.393940.3162281.245750.106410.393940.3162281.245750.1064晉健00.393940.3162281.245750.106410.393940.3162281.245750.1064王魯00.797980.3162282.523430.005810.797980.3162282.523430.0058梁延00.583330.3162281.844660.032510.583330.3162281.844660.0325石蘭01.000000.3162283.162280.000811.000000.3162283.162280.0008楊松00.600000.3162281.897370.028910.600000.3162281.897370.0289向顯波00.797980.3162282.523430.005810.797980.3162282.523430.0058張宇00.583330.3162281.844660.032510.583330.3162281.844660.0325羅明英00.733330.3162282.319000.010210.733330.3162282.319000.0102張玄00.600000.3162281.897370.028910.600000.3162281.897370.0289羅勝01.000000.3162283.162280.000811.000000.3162283.162280.0008王良科0-0.111110.316228-0.351360.63731-0.111110.316228-0.351360.6373文遠(yuǎn)秀00.340660.3162281.077260.140710.340660.3162281.077260.1407AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)之一致性比率；2、95%之一致性置信區(qū)間；≧90%3、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)一致性分析評(píng)估一致性

#檢#相95%置信區(qū)間檢驗(yàn)員驗(yàn)數(shù)符數(shù)百分比肖寬鴻10550.00(18.71,81.29)晉健10550.00(18.71,81.29)王魯10990.00(55.50,99.75)梁延10660.00(26.24,87.84)石蘭10440.00(12.16,73.76)楊松10770.00(34.75,93.33)向顯波10660.00(26.24,87.84)張宇10550.00(18.71,81.29)羅明英10440.00(12.16,73.76)張玄10660.00(26.24,87.84)羅勝10550.00(18.71,81.29)王良科10440.00(12.16,73.76)文遠(yuǎn)秀10440.00(12.16,73.76)#相符數(shù):檢驗(yàn)員在多次試驗(yàn)中的評(píng)估與已知標(biāo)準(zhǔn)一致。AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)不一致分類；OK標(biāo)準(zhǔn)被判NG（拒真）NG標(biāo)準(zhǔn)被判OK（誤收）4、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)不一致分析多個(gè)試驗(yàn)中所有的評(píng)估與標(biāo)準(zhǔn)不相同者。評(píng)估不一致

#1#0檢驗(yàn)員/0百分比/1百分比#Mixed百分比肖寬鴻233.3300.00330.00晉健233.3300.00330.00王魯00.0000.00110.00梁延233.3300.00220.00石蘭583.33125.0000.00楊松116.6700.00220.00向顯波233.33125.00110.00張宇350.0000.00220.00羅明英466.67125.00110.00張玄116.67125.00220.00羅勝583.3300.0000.00王良科466.6700.00220.00文遠(yuǎn)秀350.0000.00330.00#1/0:多個(gè)試驗(yàn)中誤將標(biāo)準(zhǔn)=0者一致評(píng)估為=1的次數(shù)#0/1:多個(gè)試驗(yàn)中誤將標(biāo)準(zhǔn)=1者一致評(píng)估為=0的次數(shù)#Mixed:多個(gè)試驗(yàn)中所有的評(píng)估與標(biāo)準(zhǔn)不相同者。AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、每一檢查員與標(biāo)準(zhǔn)之Kappa值≦0.7：不適合≧0.9：優(yōu)秀5、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)Kappa分析檢驗(yàn)員響應(yīng)KappaKappa標(biāo)準(zhǔn)誤ZP(與>0)肖寬鴻00.2803030.2236071.253550.105010.2803030.2236071.253550.1050晉健00.2803030.2236071.253550.105010.2803030.2236071.253550.1050王魯00.8989900.2236074.020410.000010.8989900.2236074.020410.0000梁延00.4000000.2236071.788850.036810.4000000.2236071.788850.0368石蘭0-0.2500000.223607-1.118030.86821-0.2500000.223607-1.118030.8682楊松00.5916670.2236072.646010.004110.5916670.2236072.646010.0041向顯波00.2969700.2236071.328090.092110.2969700.2236071.328090.0921張宇00.1919190.2236070.858290.195410.1919190.2236070.858290.1954羅明英0-0.1300510.223607-0.581600.71961-0.1300510.223607-0.581600.7196張玄00.3939390.2236071.761750.039110.3939390.2236071.761750.0391羅勝0-0.0989010.223607-0.442300.67091-0.0989010.223607-0.442300.6709王良科0-0.1309520.223607-0.585640.72091-0.1309520.223607-0.585640.7209文遠(yuǎn)秀00.0949490.2236070.424630.335610.0949490.2236070.424630.3356AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、全體檢查員之間一致性6、全體檢查員之間一致性檢驗(yàn)員之間評(píng)估一致性#檢#相95%置信區(qū)驗(yàn)數(shù)符數(shù)百分比間

1000.00(0.00,25.89)#相符數(shù):所有檢驗(yàn)員的評(píng)估一致。FleissKappa統(tǒng)計(jì)量響應(yīng)KappaKappa標(biāo)準(zhǔn)誤ZP(與>0)00.2228660.017541212.70530.000010.2228660.017541212.70530.0000AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、全體檢查員與標(biāo)準(zhǔn)一致性7、全體檢查員與標(biāo)準(zhǔn)一致性所有檢驗(yàn)員與標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估一致性#檢#相95%置信區(qū)驗(yàn)數(shù)符數(shù)百分比間

1000.00(0.00,25.89)#相符數(shù):所有檢驗(yàn)員的評(píng)估與已知的標(biāo)準(zhǔn)一致。FleissKappa統(tǒng)計(jì)量響應(yīng)KappaKappa標(biāo)準(zhǔn)誤ZP(與>0)00.2168570.06201743.496710.000210.2168570.06201743.496710.0002AttributeAgreementAnalysis1、8、圖型判讀（置信區(qū)間）8、圖型判讀（置信區(qū)間）Kappa技術(shù)Pobserved---判斷一致性比率;Pchance---偶然達(dá)成一致比率;二廠包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治鯬observed

判定員一致同意的單元的比率=判定員一致判定為優(yōu)良的比率+判定員一致判定為次劣的比率Pchance：預(yù)期偶然達(dá)成一致的比率=（判定員第一次判定為優(yōu)良的比率*判定員第二次判定為優(yōu)良的比率）+（判定員第一次判定為次劣的比率*判定員第二次判定為次劣的比率）要達(dá)成完全一致，Pobserved=1且K=1一般說來，如果Kappa值低于0.7，那么測(cè)量系統(tǒng)是不適當(dāng)?shù)娜绻鸎appa值為0.9或更高，那么測(cè)量系統(tǒng)是優(yōu)秀的Kappa技術(shù)Pobserved---判斷一致性比率;二廠邊窗玻璃外觀質(zhì)量客戶退貨PPM高外觀質(zhì)量是檢驗(yàn)員靠目視檢驗(yàn)，由于很明顯的檢驗(yàn)員之間和檢驗(yàn)員內(nèi)部的差別及檢驗(yàn)?zāi)芰栴}，所以測(cè)量系統(tǒng)就是一個(gè)關(guān)注的問題下一頁的數(shù)據(jù)是在測(cè)量系統(tǒng)研究中收集的。需要計(jì)算每個(gè)操作員的Kappa和操作員之間的Kappa二廠包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治龆S邊窗玻璃外觀質(zhì)量客戶退貨PPM高二廠包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ侄S包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治?月16日對(duì)：二廠包裝檢驗(yàn)員共有13個(gè)檢驗(yàn)員，進(jìn)行檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治觯魴z驗(yàn)員的檢驗(yàn)?zāi)芰Σ蛔?，誤判的概率會(huì)很高。若把外觀不合格的玻璃誤判成合格品發(fā)給客戶，造成客戶投訴和退貨；若把外觀合格的玻璃誤判成不合格品給公司造成損失。解：步驟一：1、樣本選定（編號(hào)及其判定標(biāo)準(zhǔn)）2、分析對(duì)象（人員、測(cè)量次數(shù)）3、實(shí)施分析二廠包裝檢驗(yàn)員檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治?月16日對(duì)：二廠包裝檢驗(yàn)員共有1步驟二：檢驗(yàn)員檢驗(yàn)數(shù)據(jù)收集記錄序號(hào)肖寬鴻第一次檢驗(yàn)肖寬鴻第二次檢驗(yàn)晉健第一次檢驗(yàn)晉健第二次檢驗(yàn)王魯?shù)谝淮螜z驗(yàn)王魯?shù)诙螜z驗(yàn)梁延第一次檢驗(yàn)梁延第二次檢驗(yàn)石蘭第一次檢驗(yàn)石蘭第二次檢驗(yàn)楊松第一次檢驗(yàn)楊松第二次檢驗(yàn)向顯波第一次檢驗(yàn)向顯波第二次檢驗(yàn)張宇第一次檢驗(yàn)張宇第二次檢驗(yàn)羅明英第一次檢驗(yàn)羅明英第二次檢驗(yàn)張玄第一次檢驗(yàn)張玄第二次檢驗(yàn)羅勝第一次檢驗(yàn)羅勝第二次檢驗(yàn)王良科第一次檢驗(yàn)王良科第二次檢驗(yàn)文遠(yuǎn)秀第一次檢驗(yàn)文遠(yuǎn)秀第二次檢驗(yàn)判斷樣本標(biāo)準(zhǔn)11101110111101101001111111112111100111110111111111111110301011111001100111100111111141111111111111111111111111015111101001100100011011111000601000000000000000000001100070000001111001100111011100108011111111111110111111111011900000000111100111000111011010000100101100001111001111110每一檢驗(yàn)員測(cè)2次之結(jié)果記錄玻璃編號(hào)樣本標(biāo)準(zhǔn)步驟二：檢驗(yàn)員檢驗(yàn)數(shù)據(jù)收集記錄序號(hào)肖寬鴻第一次檢驗(yàn)肖寬鴻王魯檢驗(yàn)員的應(yīng)急表在每個(gè)單元格中填入收集到的信息Kappa例子#1王魯檢驗(yàn)員的應(yīng)急表在每個(gè)單元格中填入收集到的信息Kappa應(yīng)急表第一格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次和第二次測(cè)量中判定為優(yōu)良的次數(shù)Kappa例子#1應(yīng)急表第一格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次Kappa例子#1應(yīng)急表第二格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為次劣，在第二次測(cè)量中判定為優(yōu)良的次數(shù)Kappa例子#1應(yīng)急表第二格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為次劣，第三格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為優(yōu)良，在第二次測(cè)量中判定為次劣的次數(shù)Kappa例子#1第三格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量中判定一個(gè)單元為優(yōu)良，在第二第四格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量和第二次測(cè)量中判定一個(gè)單元為次劣的次數(shù)Kappa例子#1第四格代表檢驗(yàn)員王魯在第一次測(cè)量和第二次測(cè)量中判定一個(gè)單元為邊格的數(shù)字代表行和列的總和Kappa例子#1邊格的數(shù)字代表行和列的總和Kappa例子#1檢驗(yàn)員王魯比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個(gè)單元格用總數(shù)的百分比來表示代表5/10Kappa例子#1檢驗(yàn)員王魯比例下表代表上表的數(shù)據(jù)，其中每個(gè)單元格用總數(shù)的百分應(yīng)急表-比例由行和列的總和計(jì)算而得Kappa例子#1應(yīng)急表-比例由行和列的總和計(jì)算而得Kappa例子#1Pobserved

等于上表對(duì)角線上概率的總和：

Pobserved=(0.5+0.4)=0.9Pchance

等于每個(gè)分類概率乘積的總和：

Pchance=(0.6*0.5)+(0.4*0.5)=0.5那么KraterA=(0.9-0.5)/(1-0.5)=0.8＞0.7檢驗(yàn)員王魯檢驗(yàn)?zāi)芰细駲z驗(yàn)員王魯?shù)腒appaKappa例子#1Pobserved等于上表對(duì)角線上概率的總和：檢驗(yàn)員王魯?shù)腁ttributeAgreementAnalysis步驟三：MINITAB操作操作菜單①統(tǒng)計(jì)②質(zhì)量工具③屬性一致性分析AttributeAgreementAnalysis步驟AttributeAgreementAnalysis檢查員判定結(jié)果共13個(gè)檢查員每人測(cè)2次樣本標(biāo)準(zhǔn)AttributeAgreementAnalysis檢查AttributeAgreementAnalysis測(cè)試日期報(bào)告者名稱1、檢查員前后判斷一致性比率；2、95%之一致性置信區(qū)間；≧90%步驟四：分析判讀1、同檢查員一致性分析肖寬鴻1,肖寬鴻2,晉健1,晉健2,王魯1,王魯2,梁延1,...的屬性一致性分析

檢驗(yàn)員自身評(píng)估一致性

#檢#相檢驗(yàn)員驗(yàn)數(shù)符數(shù)百分比95%置信區(qū)間肖寬鴻10770.00(34.75,93.33)晉健10770.00(34.75,93.33)王魯10990.00(55.50,99.75)梁延10880.00(44.39,97.48)石蘭1010100.00(74.11,100.00)楊松10880.00(44.39,97.48)向顯波10990.00(55.50,99.75)張宇10880.00(44.39,97.48)羅明英10990.00(55.50,99.75)張玄10880.00(44.39,97.48)羅勝1010100.00(74.11,100.00)王良科10880.00(44.39,97.48)文遠(yuǎn)秀10770.00(34.75,93.33)#相符數(shù):檢驗(yàn)員在多個(gè)試驗(yàn)之間，他/她自身標(biāo)準(zhǔn)一致。AttributeAgreementAnalysis測(cè)試AttributeAgreementAnalysis1、每一檢查員Kappa值≦0.7：不適合≧0.9：優(yōu)秀2、每一檢查員Kappa分析檢驗(yàn)員響應(yīng)KappaKappa標(biāo)準(zhǔn)誤ZP(與>0)肖寬鴻00.393940.3162281.245750.106410.393940.3162281.245750.1064晉健00.393940.3162281.245750.106410.393940.3162281.245750.1064王魯00.797980.3162282.523430.005810.797980.3162282.523430.0058梁延00.583330.3162281.844660.032510.583330.3162281.844660.0325石蘭01.000000.3162283.162280.000811.000000.3162283.162280.0008楊松00.600000.3162281.897370.028910.600000.3162281.897370.0289向顯波00.797980.3162282.523430.005810.797980.3162282.523430.0058張宇00.583330.3162281.844660.032510.583330.3162281.844660.0325羅明英00.733330.3162282.319000.010210.733330.3162282.319000.0102張玄00.600000.3162281.897370.028910.600000.3162281.897370.0289羅勝01.000000.3162283.162280.000811.000000.3162283.162280.0008王良科0-0.111110.316228-0.351360.63731-0.111110.316228-0.351360.6373文遠(yuǎn)秀00.340660.3162281.077260.140710.340660.3162281.077260.1407AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)之一致性比率；2、95%之一致性置信區(qū)間；≧90%3、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)一致性分析評(píng)估一致性

#檢#相95%置信區(qū)間檢驗(yàn)員驗(yàn)數(shù)符數(shù)百分比肖寬鴻10550.00(18.71,81.29)晉健10550.00(18.71,81.29)王魯10990.00(55.50,99.75)梁延10660.00(26.24,87.84)石蘭10440.00(12.16,73.76)楊松10770.00(34.75,93.33)向顯波10660.00(26.24,87.84)張宇10550.00(18.71,81.29)羅明英10440.00(12.16,73.76)張玄10660.00(26.24,87.84)羅勝10550.00(18.71,81.29)王良科10440.00(12.16,73.76)文遠(yuǎn)秀10440.00(12.16,73.76)#相符數(shù):檢驗(yàn)員在多次試驗(yàn)中的評(píng)估與已知標(biāo)準(zhǔn)一致。AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)不一致分類；OK標(biāo)準(zhǔn)被判NG（拒真）NG標(biāo)準(zhǔn)被判OK（誤收）4、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)不一致分析多個(gè)試驗(yàn)中所有的評(píng)估與標(biāo)準(zhǔn)不相同者。評(píng)估不一致

#1#0檢驗(yàn)員/0百分比/1百分比#Mixed百分比肖寬鴻233.3300.00330.00晉健233.3300.00330.00王魯00.0000.00110.00梁延233.3300.00220.00石蘭583.33125.0000.00楊松116.6700.00220.00向顯波233.33125.00110.00張宇350.0000.00220.00羅明英466.67125.00110.00張玄116.67125.00220.00羅勝583.3300.0000.00王良科466.6700.00220.00文遠(yuǎn)秀350.0000.00330.00#1/0:多個(gè)試驗(yàn)中誤將標(biāo)準(zhǔn)=0者一致評(píng)估為=1的次數(shù)#0/1:多個(gè)試驗(yàn)中誤將標(biāo)準(zhǔn)=1者一致評(píng)估為=0的次數(shù)#Mixed:多個(gè)試驗(yàn)中所有的評(píng)估與標(biāo)準(zhǔn)不相同者。AttributeAgreementAnalysis1、AttributeAgreementAnalysis1、每一檢查員與標(biāo)準(zhǔn)之Kappa值≦0.7：不適合≧0.9：優(yōu)秀5、檢查員與標(biāo)準(zhǔn)Kappa分析檢驗(yàn)員響應(yīng)KappaKappa標(biāo)準(zhǔn)誤ZP(與>0)肖寬鴻00.2803030.2236071.253550.105010.2803030.2236071.253550.1050晉健00.2803030.2236071.253550.105010.2803030.2236071.253550.1050王魯00.8989900.2236074.020410.000010.8989900.2236074.020410.0000梁延00.4000000.2236071.788850.036810.4000000.2236071.788850.0368石蘭0-0.25000