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248 【SPSSKandall和谐系数检验】SPSS进行多个医学等级变量的Kandall和谐系数检验

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    前几期,我们介绍了两个连续数值型变量间的Pearson相关性分析和两个等级变量或计数变量间的Spearman相关性分析。

    《什么样的医学数据可以使用spss中的Pearson相关性分析?

    《医学统计中的Spearman秩相关性分析原理及spss中的操作

    当需要对多个等级变量进行相关性分析时,则需要采用Kandall相关性检验。医学研究中,Kandall相关性检验既可以是对k个评分者评价n个对象,也可以是一个评分者先后k次评价n个对象。

    本期,我们来学习Kandall检验的基本原理、适用条件及其在SPSS中的具体操作。


1SPSS视频教程(陈老师)

2适用条件

    Kandall相关性检验对数据的分布不做要求,属于非参数检验的范畴,要求数据为顺序变量。
3案例解读

    现有某医疗器械研发机构募集了10名有相关领域经验的志愿者,对研发的5种医疗器械的适用性进行评分,以为推广应用提供参考。评分满分为10分,最低分为0分,评分越高,即适用性越强,反之,则适用性不佳。现采用kandall和谐系数检验,考察这10名评分者对该5种器械的评分是否具有一致性。

    (1)在SPSS中的具体操作

    ①依次点击“分析——非参数检验——旧对话框——k个相关样本”。


    ②出现“针对多个相关样本”窗口。


    ③将被评分的对象变量器械1-5拖入到“检验变量”列表框中,勾选检验类型为“肯德尔W(K)”。


    ④点击“确定”,可得到检验结果。

    (2)结果解读




    查看“检验统计”表,表中,肯德尔检验的显著性值P=0.000<0.05,拒绝原假设,接受备择假设,认为10名医师对该5种器械的评分存在显著的一致性;更进一步,由肯德尔W值=0.898,可以知道,10名医师对该5种器械的评分一致性很好。
4小结

    本文对肯德尔和谐系数检验的基本原理、适用条件及其具体案例进行了阐述。肯德尔和谐系数检验和Kappa一致性检验均属于对变量的一致性检验,但两者之间却存在原理和使用范围上的本质差异。后续,我们将针对这两种一致性检验方法进行更深入的案例解读,以帮助大家更好的理解这两种方法的使用,敬请关注!
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