科研Labs › Kappa 一致性
Kappa 一致性检验（评分者间一致性）
评估两位评分者（或两种方法）对分类结果的一致性，扣除偶然一致后的真实一致程度。给出 Cohen's Kappa（名义分类）； 当评分为有序等级（如分级 0/1/2/3）时，额外给出线性与二次加权 Kappa。适合影像分级、病理判读等观察者一致性研究。
① 输入配对评分
每行一个研究对象，两位评分者的评分用空格或逗号分隔。评分可为数字或文字标签；若全为数字则视为有序、自动给出加权 Kappa。
使用说明与方法学
Kappa 和直接算一致率有什么区别？
直接的一致百分比没有扣除“碰巧一致”的部分。Kappa 在观测一致率基础上扣除偶然一致，更能反映真实一致程度，因此通常低于一致百分比。
什么时候用加权 Kappa？
当评分是有序等级（如 BI-RADS 0/1/2/3、病理分级）时，差一级和差三级的严重程度不同，应使用加权 Kappa。二次加权对小的不一致惩罚更轻，是有序分级研究的常用选择。
Kappa 多少算好？
常用 Landis & Koch 标准：0.41–0.60 中等、0.61–0.80 较强、0.81 以上极强。但 Kappa 会受类别分布不均衡影响，解读时应结合具体场景。
连续测量的一致性也用 Kappa 吗？
不。Kappa 用于分类/等级数据。连续变量（如测量值）的评分者间一致性请使用组内相关系数 ICC（本站 Labs 另有 ICC 工具）。