属性一致性分析 示例

一家纺织品印染公司的织物评估员为棉织物的印染质量评级,分值级别为 1 至 5。质量工程师想分析这些评估员对印染质量评级的一致性和正确性。此工程师让四个评估员对 50 件织物样本进行印染质量评级(按随机顺序)。

因为该数据包含每个样本的已知标准,所以,质量工程师可以评估与标准和其他评估员相对比的评级一致性和正确性。

  1. 打开样本数据,织物印刷质量.MTW.
  2. 选择 统计 > 质量工具 > 属性一致性分析
  3. 数据排列为中,选择属性列,然后输入响应
  4. 样本中,输入样本
  5. 检验员中,输入检验员
  6. 已知标准/属性中,输入标准
  7. 选择属性数据的类别是有序的
  8. 单击确定

解释结果

“检验员自身”表
因为每个检验员对每个样本提供两个或两个以上评级,所以工程师可评估每个检验员的一致性。
所有检验员都具有良好的匹配率,Amanda 最高为 100%,Eric 最低为 86%。
对于所有检验员和所有响应,α 为 0.05 的情况下,Fleiss 的 kappa 统计量的 p 值为 0.0000。因此,工程师将否定一致性由偶然产生的原假设。
因为此示例有原始评级,所以工程师检查 Kendall 的一致性系数。所有检验员的 Kendall 的一致性系数均介于 0.98446 和 1.000 之间,表示高度一致性。
“每个检验员与标准”表
因为每个样本均具有一个已知标准,所以工程师可评估每个检验员评级的准确性和一致性。
每个检验员评定了 50 个织物样品等级(# 检验数)。Amanda 在试验中正确判断了 47 个样品(# 相符数),即 94% 相符。Eric 在试验中正确判断了 41 个样品,即 82% 相符。
对于所有检验员和所有响应,α 为 0.05 的情况下,Fleiss 的 kappa 的 p 值是 0.0000。因此,工程师将否定一致性由偶然产生的原假设。
所有检验员的 Kendall 的相关系数均介于 0.951863 和 0.975168 之间,确认与标准高度一致。
“检验员之间”表
“检验员之间”表显示检验员在对 50 个样本中 37 个的评级上保持意见一致。
Kappa 值 0.881705 整体表示检验员之间评级绝对一致的良好水平。Kendall 的一致性系数 0.976681 确认了此紧密关联性。
检验员之间的统计量并不将检验员的评级和标准进行比较。尽管检验员的评级可能一致,但是这些统计量不会指示这些评级是否正确。
“所有检验员与标准”表
因为每个样本有已知标准,所以工程师可评估所有检验员评级的准确性。
检验员在具有已知标准的所有检验员评估中的 50 个评级中有 37 个是相符的,即 74.0% 相符。
Kappa 值 0.912082 整体表示检验员和标准评级之间绝对一致的良好水平。Kendall 的一致性系数 0.965563 确认了此紧密关联性。
所有检验员与标准统计量并不将检验员的评级和标准进行比较。工程师可由此断定检验员的评级是一致并正确的。
注意

输出中的 p 值 0.0000 是通过取整获得的。但您可以有把握地断定此 p 值非常小,且小于 0.00005。

响应 的属性一致性分析

检验员自身

评估一致性 # 检 # 相 检验员 验数 符数 百分比 95% 置信区间 Amanda 50 50 100.00 (94.18, 100.00) Britt 50 48 96.00 (86.29, 99.51) Eric 50 43 86.00 (73.26, 94.18) Mike 50 45 90.00 (78.19, 96.67) # 相符数: 检验员在多个试验之间,他/她自身标准一致。
Fleiss 的 Kappa 统计量 检验员 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0) Amanda 1 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 2 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 3 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 4 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 5 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 整体 1.00000 0.071052 14.0741 0.0000 Britt 1 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 2 0.89605 0.141421 6.3360 0.0000 3 0.86450 0.141421 6.1129 0.0000 4 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 5 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 整体 0.94965 0.071401 13.3002 0.0000 Eric 1 0.83060 0.141421 5.8733 0.0000 2 0.84000 0.141421 5.9397 0.0000 3 0.70238 0.141421 4.9666 0.0000 4 0.70238 0.141421 4.9666 0.0000 5 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 整体 0.82354 0.071591 11.5034 0.0000 Mike 1 1.00000 0.141421 7.0711 0.0000 2 0.83060 0.141421 5.8733 0.0000 3 0.81917 0.141421 5.7924 0.0000 4 0.86450 0.141421 6.1129 0.0000 5 0.86450 0.141421 6.1129 0.0000 整体 0.87472 0.070945 12.3295 0.0000
Kendall 的一致性系数 检验员 系数 卡方 自由度 P Amanda 1.00000 98.0000 49 0.0000 Britt 0.99448 97.4587 49 0.0000 Eric 0.98446 96.4769 49 0.0001 Mike 0.98700 96.7256 49 0.0001

每个检验员与标准

评估一致性 # 检 # 相 检验员 验数 符数 百分比 95% 置信区间 Amanda 50 47 94.00 (83.45, 98.75) Britt 50 46 92.00 (80.77, 97.78) Eric 50 41 82.00 (68.56, 91.42) Mike 50 45 90.00 (78.19, 96.67) # 相符数: 检验员在多次试验中的评估与已知标准一致。
Fleiss 的 Kappa 统计量 检验员 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0) Amanda 1 1.00000 0.100000 10.0000 0.0000 2 0.83060 0.100000 8.3060 0.0000 3 0.81917 0.100000 8.1917 0.0000 4 1.00000 0.100000 10.0000 0.0000 5 1.00000 0.100000 10.0000 0.0000 整体 0.92476 0.050257 18.4006 0.0000 Britt 1 1.00000 0.100000 10.0000 0.0000 2 0.83838 0.100000 8.3838 0.0000 3 0.80725 0.100000 8.0725 0.0000 4 1.00000 0.100000 10.0000 0.0000 5 1.00000 0.100000 10.0000 0.0000 整体 0.92462 0.050396 18.3473 0.0000 Eric 1 0.91159 0.100000 9.1159 0.0000 2 0.81035 0.100000 8.1035 0.0000 3 0.72619 0.100000 7.2619 0.0000 4 0.84919 0.100000 8.4919 0.0000 5 1.00000 0.100000 10.0000 0.0000 整体 0.86163 0.050500 17.0622 0.0000 Mike 1 1.00000 0.100000 10.0000 0.0000 2 0.91694 0.100000 9.1694 0.0000 3 0.90736 0.100000 9.0736 0.0000 4 0.92913 0.100000 9.2913 0.0000 5 0.93502 0.100000 9.3502 0.0000 整体 0.93732 0.050211 18.6674 0.0000
Kendall 的相关系数 检验员 系数 系数标准误 Z P Amanda 0.967386 0.0690066 14.0128 0.0000 Britt 0.967835 0.0690066 14.0193 0.0000 Eric 0.951863 0.0690066 13.7879 0.0000 Mike 0.975168 0.0690066 14.1256 0.0000

检验员之间

评估一致性 # 检 # 相 验数 符数 百分比 95% 置信区间 50 37 74.00 (59.66, 85.37) # 相符数: 所有检验员的评估一致。
Fleiss 的 Kappa 统计量 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0) 1 0.954392 0.0267261 35.7101 0.0000 2 0.827694 0.0267261 30.9695 0.0000 3 0.772541 0.0267261 28.9058 0.0000 4 0.891127 0.0267261 33.3429 0.0000 5 0.968148 0.0267261 36.2248 0.0000 整体 0.881705 0.0134362 65.6218 0.0000
Kendall 的一致性系数 系数 卡方 自由度 P 0.976681 382.859 49 0.0000

所有检验员与标准

评估一致性 # 检 # 相 验数 符数 百分比 95% 置信区间 50 37 74.00 (59.66, 85.37) # 相符数: 所有检验员的评估与已知的标准一致。
Fleiss 的 Kappa 统计量 响应 Kappa Kappa 标准误 Z P(与 > 0) 1 0.977897 0.0500000 19.5579 0.0000 2 0.849068 0.0500000 16.9814 0.0000 3 0.814992 0.0500000 16.2998 0.0000 4 0.944580 0.0500000 18.8916 0.0000 5 0.983756 0.0500000 19.6751 0.0000 整体 0.912082 0.0251705 36.2362 0.0000
Kendall 的相关系数 系数 系数标准误 Z P 0.965563 0.0345033 27.9817 0.0000
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