2つのカテゴリカル変数が同じ水準を持つ場合は、「分割表」プラットフォームの［一致性の統計量］を使ってカッパ統計量を計算できます（Agresti 1990）。カッパ統計量の点推定値だけでなく、標準誤差・信頼区間・仮説検定も計算されます。［一致性の統計量］オプションの例を参照してください。
レポートに表示されるカッパ統計量とそのp値は近似値です。一致性の統計量の統計的詳細を参照してください。検定のp値として、正確な値も計算できます。「Fisherの正確検定」レポートを参照してください。
「カッパ係数」レポートには、次の統計量が含まれます。
カッパ
カッパ統計量。
標準誤差
カッパ統計量の標準誤差。
下側95%
カッパ統計量に対する両側信頼区間の下限。
上側95%
カッパ統計量に対する両側信頼区間の上限。
p値(Prob>Z)
カッパに対する片側漸近検定の有意確率（p値）。「カッパ統計量が0である」という帰無仮説を検定します。
p値(Prob>|Z|)
カッパに対する両側漸近検定の有意確率（p値）。
Bowker検定の「検定」レポートには、以下の統計量が含まれます。
カイ2乗
分割表の対称性に対するBowker検定の検定統計量。Bowker検定の帰無仮説は、「分割表における割合が対称になっている（すべてのセルにおいてpij=pjiである）」というものです。Y変数とX変数の水準数がどちらも2水準である場合、Bowker検定はMcNemar検定と同じです。
p値(Prob>ChiSq)
Bowkerの検定統計量の有意確率（p値）。Bowker検定の帰無仮説は、「正方分割表において、確率が対称である」というものです。