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若将两个响应变量视为 n 个部件的两个独立评级,则当评级员之间完全一致时,Kappa 系数等于 +1。当观测到的一致性超过机会一致性时,Kappa 系数为正,其量值反映了一致性的强度。当观测到的一致性小于机会一致性时,Kappa 系数为负,尽管这在实际中并不常见。Kappa 的最小值介于 -1 到 0 之间,具体取决于边缘比例。
n = 部件(分组变量)的数目
m = 评级员数
k = 水平数
ri = 部件 i (i = 1,...,n) 的重复次数
Ni = m x ri。针对部件 i (i = 1, 2,...,n) 的评级数。其中包含所有评级员的响应,以及针对某部件的重复评级次数。例如,若 2 个评级员每人给部件 i 测量了 3 次,则 Ni 为 3 x 2 = 6。
xij = 针对部件 i (i = 1, 2,...,n) 的水平 j (j=1, 2,...,k) 的评级数。各类别的 Kappa 如下: