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kappa系数做精度分析,envi总体精度与kappa系数

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Kappa 系数用于一致性检查也用于测量分类精度kappa系数计算基于混淆矩阵kappa计算结果为1~1，但通常/ 。科恩的kappa-1分析被采纳，一致性统计kappa 系数这个很正常，(1)Kappa检验Kappa检验分为简单Kappa检验和加权Kappa检验，两者的主要区别在于，如果研究数据是绝对分类数据(如阴性和阳性) ， 此时使用简单kappa系数；如果数据是分级分类数据(如轻度、中度、重度；或者不同意，中立，同意)；这时可以用加权(线性)Kappa 系数 。

1、nvivo卡帕 系数全是0和1是正常现象 。p值小于0.001只说明你的kappa 系数明显大于0，也就是你的样本所表现出来的一致性不是随机性造成的 。Kappa 系数用于一致性检查也用于测量分类精度kappa系数计算基于混淆矩阵kappa计算结果为1~1，但通常/ 。

2、R-无序的定类数据 分析:列联表、热力图、和弦图、桑基图和统计检验今天我们将通过一个例子来说明如何分析两个范畴变量 。背景:我们想研究CFPS2010和CFPS2012中青少年的职业期望 。如表1所示，我们将原来的职业期望代码整合到9个类别(职业代码的主要类别)和其他类别中 。因为我们想分析跨轮调查中同一个人职业期望的稳定性，我们将分析定义为在CFPS2010和CFPS2012中回答了职业期望的被调查者 。

当我们跟进分析时，需要将其转换成绘图所需的其他形式 。分析模式1列联表，频率和频度在表3中，我们展示了2010年和2012年青少年职业期望的交叉统计 。同时，表中还附有频数(属于各种类别的数据个数)、例数(某一类数据在所有数据中的值)和百分数(以对的基数为100计算的值，包括百分数、行百分数和列百分数) 。

3、ENVI监督分类及 精度评价姓名:童英平学号:【嵌入式牛介绍】:对于ENVI监督分类来说，是每个遥感从业者都掌握的最基本的方法，但是估计完整的监督分类流程和精度评价往往不是很了解，所以下面的分享还是有一定意义的 。【镶嵌牛鼻子】:监督分类；精度评价；Envi【嵌入式牛问】:如何使用ENVI进行监督分类 ， 分类后怎么做精度 Evaluation【嵌入式牛问】:监督分类，又称训练分类，是用已确认类别的样本像素来识别其他未知类别的像素的过程 。
【kappa系数做精度分析,envi总体精度与kappa系数】
4、利用SPSS进行一致性检验并计算Kappa值SPSS:一致性检验，如何计算Kappa值？研究问题是:讨论两位警察对被试行为判断的一致性，被试行为的判断结果是“正常”还是“可疑” 。科恩的kappa-1分析被采纳 。1.问题与数据2 。问题分析在本研究中，研究者打算讨论两名警察对被试行为判断的一致性，我们推荐Cohen的kappa-1分析 。一般来说，使用Cohenskappa-1/的研究设计需要满足以下五个假设:假设1:判断结果是分类变量且互斥 。

假设2:需要观察变量配对，即不同的观察者对同一对象进行判断 。例如，在这项研究中，两名警察观看了同一组统一编号的视频 。假设3:每一个观察对象都可能用同一种结果来判断 。例如，本研究中每个受试者的行为可能被判断为“正常”或“可疑” 。假设4:观察者相互独立 。这就需要不同的观察者独立判断结果，互不干扰 。假设5:所有的决策都是由两个固定的观察者做出的 。

5、一致性检验之Kappa、ICC、kendall协调 系数的差别一致性检查的目的是比较不同方法得到的结果是否一致 。检验一致性的方法有很多，如Kappa检验、ICC组内相关系数、KendallW LW协调系数等等 。各方法的作用有所侧重，数据要求略有不同:Kappa 系数 test ， 适用于两个数据(方法)之间的一致性，比如两个医生的诊断是否一致，两个评委的评分标准是否一致等 。ICC组内相关系数 test用于分析的多个数据的一致性，在函数上与Kappa 系数基本一致 。

KendallW Coordination系数是多个数据之间分析相关的一种方法，适用于数量型数据，尤其适用于排名型数据 。(1)Kappa检验Kappa检验分为简单Kappa检验和加权Kappa检验 。两者的主要区别在于，如果研究数据是绝对分类数据(如阴性和阳性) ， 此时使用简单kappa系数；如果数据是分级分类数据(如轻度、中度、重度；或者不同意，中立，同意)；这时可以用加权(线性)Kappa 系数 。
6、一致性统计 kappa 系数这很正常 。p值小于0.001只说明你的kappa 系数明显大于0 ， 也就是你的样本所表现出来的一致性不是随机性造成的，你的kappa 系数是0.712，接近1，所以应该明显大于0 。这是很自然的结果，别担心 。如果此时p值大于0.05，就不好了，说明你的样本的一致性是随机性造成的，也就是不能确定你的两个结果或者方法是一致的 。

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