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診斷試驗(yàn)的一致性檢驗(yàn)，這么多方法，全都搞清楚了嗎？


聊起診斷試驗(yàn)?zāi)强墒菓?yīng)用相當(dāng)廣泛：評(píng)價(jià)兩種方法或儀器診斷結(jié)果是否一致 ， 得用到診斷試驗(yàn)；看看兩個(gè)大夫?qū)ν蝗翰∪嗽\斷是否一致 ， 要用診斷試驗(yàn)；評(píng)價(jià)同一組患者前后兩次診斷結(jié)果的一致性 ， 還得用到診斷試驗(yàn) ， 等等......
簡(jiǎn)而言之 ， 診斷試驗(yàn)關(guān)注的重點(diǎn)是“一致性” ， 也就是說(shuō)同一個(gè)體用兩種儀器（方法/評(píng)價(jià)者）或前后兩次時(shí)間進(jìn)行觀測(cè) ， 其結(jié)果在誤差允許范圍內(nèi)是一致的 。 評(píng)價(jià)一致性程度的方法很多 ， 比如說(shuō)Kappa值、Kendall一致性系數(shù)、組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）等等 ， 但是選對(duì)合適的方法卻不容易 ， 接下來(lái)就幫大家梳理一番！
配對(duì)χ2檢驗(yàn) vs. 一致性檢驗(yàn)檢驗(yàn)（McNemar檢驗(yàn)）和Kappa一致性檢驗(yàn)都可以用于配對(duì)設(shè)計(jì)的列聯(lián)表分析（表1） ， 例如 ， 比較超聲和CT平掃對(duì)于急性闌尾炎的診斷價(jià)值 ， 但是兩者卻各有側(cè)重 。
診斷試驗(yàn)的一致性檢驗(yàn)，這么多方法，全都搞清楚了嗎？
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(1) 兩者計(jì)算方法不同

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由①②③可知在計(jì)算Kappa過(guò)程中 ， 會(huì)利用到四格表中全部的數(shù)據(jù)（a、b、c、d） ， 而公式④表明配對(duì)χ2檢驗(yàn)只利用了四格表中“不一致”的數(shù)據(jù)（b和c） 。 (2) 兩者提供的信息不同
一致性檢驗(yàn)不僅可以明確兩種方法是否存在一致 ， 更重要的是可以計(jì)算Kappa值 ， 進(jìn)而評(píng)價(jià)一致性的程度 。 目前認(rèn)為 ， Kappa<0 ， 一致性強(qiáng)度極差（實(shí)際情況下發(fā)生可能性較低）；0-0.20 ， 微弱；0.21-0.40 ， 弱；0.41-0.60 ， 中度；0.61-0.80 ， 高度；0.81-1.00 ， 極強(qiáng) 。
檢驗(yàn)只能給出兩種方法陽(yáng)性（或陰性）檢出率的差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 ， 但配對(duì)卡方檢驗(yàn)掩蓋了一個(gè)問(wèn)題 ， 即它對(duì)兩種方法陽(yáng)性（或陰性）檢出率不區(qū)分真陽(yáng)性（真陰性）和假陽(yáng)性（假陰性） 。 事實(shí)上我們更想知道兩種方法都檢出真正病人或者非病人一致性如何 ， 這里就凸顯了Kappa的重要性 。 詳細(xì)操作戳以下鏈接：SPSS詳細(xì)操作：一致性檢驗(yàn)和配對(duì)卡方檢驗(yàn) / SPSS操作：一致性檢驗(yàn) ， 如何計(jì)算kappa值？
【診斷試驗(yàn)的一致性檢驗(yàn)，這么多方法，全都搞清楚了嗎？】加權(quán)Kappa和Kendall’ Tb系數(shù)
除了上面提到的無(wú)序分類變量 ， 實(shí)際過(guò)程中我們還會(huì)遇到一些有序分類資料（等級(jí)資料）的結(jié)果（表2） ， 比如化驗(yàn)結(jié)果的“-、±、+、++、+++” ， 這時(shí)候就需要用到加權(quán)Kappa系數(shù)和Kendall’ Tb系數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)診斷試驗(yàn)的一致性 。

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加權(quán)Kappa系數(shù)是簡(jiǎn)單Kappa系數(shù)的推廣 ， 是用加權(quán)的方法對(duì)兩個(gè)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行量化 。 較早的時(shí)候推送過(guò)一篇介紹加權(quán)Kappa的文章：SPSS操作：有序分類變量的一致性檢驗(yàn)——加權(quán)kappa ， 還不熟悉的伙伴 ， 可以再回去溫習(xí)一下 。
這里著重聊聊Kendall’ Tb系數(shù)[1] ， 該系數(shù)是一種非參數(shù)方法 ， 可以用來(lái)評(píng)價(jià)兩組有序分類資料的一致性 。 基本原理是將兩組測(cè)量值分別排序并轉(zhuǎn)換成秩次 ， 檢查兩組數(shù)值的排序是否一致 ， 如果兩組的排序完全相同 ， 則Tb=1 ， 如果兩組排序完全相反 ， 則Tb=-1 。 還是以“加權(quán)Kappa的SPSS操作”的例子介紹一下如何實(shí)現(xiàn)Kendall’ Tb系數(shù) 。
某醫(yī)院擬分析不同放射科醫(yī)生對(duì)疾病嚴(yán)重程度診斷的一致性 。 現(xiàn)招募兩位放射醫(yī)生（Radiologist 1和Radiologist 2）分別判斷50位受試者的MRI檢查結(jié)果 ， 并給予Grade I（最輕）到Grade V（最重）五個(gè)等級(jí)的臨床診斷（數(shù)據(jù)庫(kù)中Grade I→Grade V分別賦值為1~5） 。 部分?jǐn)?shù)據(jù)如下：

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SPSS中依次選擇Analyze → Correlate → Bivariate → 顯示“Bivariate Correlations”主對(duì)話框（如下圖）→ “Variables”框中放入“Radiologist 1和Radiologist 2” → 選定“Kendall’s tau-b” → OK

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結(jié)果顯示 ， Kendall’ Tb系數(shù)=0.815 (P<0.001) ， 與加權(quán)Kappa系數(shù) (0.803, P<0.001) 結(jié)果較為接近 ， 均提示兩位放射科醫(yī)生對(duì)50位受試者疾病嚴(yán)重程度的診斷具有較高的一致性 。

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配對(duì)t檢驗(yàn)/相關(guān)性分析
vs.
組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）
上面聊了分類變量的一致性檢驗(yàn) ， 那么遇到連續(xù)變量（表3）怎么辦？多數(shù)小伙伴一上來(lái)就要用相關(guān)分析和配對(duì)t檢驗(yàn)進(jìn)行處理 ， 實(shí)際上這兩種方法都不能對(duì)“是否具有一致性”進(jìn)行判斷 ， 為啥呢？且聽(tīng)我慢慢道來(lái) 。

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