在“无金标准的诊断试验研究——概述”一文中介绍了Cohen's Kappa值常用于二分类资料或无序多分类资料评价一致性。前面文章(诊断试验评价——真实性评价)介绍了Cohen's Kappa值的计算公式。本文进一步详细介绍Cohen's Kappa一致性检验在SPSS软件中的实现过程。
关键词：SPSS; 诊断试验; 分类资料; 金标准; Kappa; 一致性分析
一、二分类资料
(一) 案例介绍
某医生采用A、B两种方法检测新型冠状病毒(SARS-CoV-2)抗体，想评价者两种方法的一致性，其检验结果如下：
表1
(二) 案例分析
本案例是评价两种方法检测结果的一致性，资料类型为二分类资料，可考虑使用Cohen's Kappa一致性检验。
(三) SPSS软件操作
1. 数据输入
将表1内容整理为图1的数据形式，创建代表A方法检测结果的变量“A”，代表B方法检测结果的变量“B”，代表频数的变量“Freq”，其中“0”为阴性结果，“1”为阳性结果。本文案例可从“附件下载”处下载。
2. 数据加权
(1) 选择“数据”—“个案加权”(图2)。
(2) 在“个案加权”对话框中选择“个案加权系数”，将左侧变量“Freq”选入右侧“频率变量”框中，点击“确定”，则完成数据加权(图3)。
3. Kappa一致性检验
(1) 选择“分析”—“描述统计”—“交叉表”(图4)。
(2)出现“交叉表”对话框，将“A”和“B”分别放入右侧“行”和“列”，【行和列中的变量可以互换位置，不影响检验结果】。点击 “交叉表”对话框右侧“统计”(图5)。
(3)在“交叉表：统计”对话框中勾选“Kappa”，然后点击“继续” (图6)，回到“交叉表”对话框。
(4)点击图5“交叉表”对话框右侧“单元格”，在“交叉表：单元格显示”对话框中，”计数”下勾选“实测”，在“百分比”下勾选“行”和“列”，然后点击“继续”(图7)，回到“交叉表”对话框，点击“确定”，则得到检验结果。
4. 结果解读
(1) 统计描述
图8为数据的基本情况，共有220对有效数据，没有缺失，总数据为220对。
A方法*和B方法交叉表中给出了两种方法检测的构成情况，如图9所示。
(2) 统计推断
由图10的结果可知，A方法与B方法的Kappa值为0.582 (P<0.001)，提示两种方法诊断结果具有一致性，参考Kappa的判断标准，可知一致性中等。
SPSS未能直接计算Kappa值的95%置信区间(95%CI)，但是给出了Kappa值的渐进性标准误，可计算95%C。本研究Kappa值的渐进性标准误为0.068。因Kappa/ASE近似服从标准正态分布，据此计算出本Kappa 系数的95%CI为：0.582±1.96×0.068=0.582±0.13328，即(0.449，0.715)。
二、无序多分类指标
(一) 案例介绍
两名放射科医生对55名就诊者进行肝癌诊断。判断结果为：1=“不确定”，2=“良性”，3=“恶性”，其判断结果如表2所示：
表2
(二) 案例分析
本案例是评价两种方法检测结果的一致性，资料类型为无序多分类资料，可考虑使用Cohen's Kappa一致性检验。
(三) SPSS软件操作
1. 数据输入
将表2内容整理为图11的数据形式，创建代表A方法检测结果的变量“A”，代表B方法检测结果的变量“B”，代表频数的变量“Freq”，其中1=“不确定”，2=“良性”，3=“恶性”。本文案例可从“附件下载”处下载。
2. 数据分析
参照二分类资料相关操作。
3. 结果解读
由图12的结果可知，医生A与医生B的Kappa值为0.577 (P<0.001)，提示两名医师诊断结果具有一致性，参考Kappa的判断标准，可知一致性中等。
三、分析小技巧
在实际研究过程中会遇到很多疾病诊断并无金标准，或金标准难以获得或创伤较大而不能被执行。此时，可以用一致性分析进行评价。Cohen's Kappa一致性检验考虑到机遇因素对一致性的影响，广泛应用于二分类或者无序多分类指标的一致性检验。可根据Kappa值和假设检验，判断两种方法是否存在一致性及一致性程度。