数据一致性检验方法？

数据一致性检验方法？

Kappa系数检验，适用于两次数据之间比较一致性，如比较两位医生的诊断是否一致，两位裁判的评分标准是否一致等。

ICC组内相关系数检验，用于分析多次数据的一致性情况，功能上与Kappa系数基本一致。ICC分析定量或定类数据均可；但是Kappa一致性系数通常要求数据是定类数据。

Kendall W协调系数，是分析多个数据之间关联性的方法，适用于定量数据，尤其是定序等级数据。

一致性检验判断依据？

一致性检验，确定在一定显著性水平下各平均值或各方差之间是否有显著性差异，若无显著性差异，则各'f`均值或各方差是一致的，此称为一致性检验。

例行试验与质量一致性检验的区别？

例行试验指的是不定时开展的试验工作，也就是说可能是临时进行的试验。例行试验由于实际临时需要而进行的，而且随时都可能发生的。例行试验具有临时性和随机性等特点。质量一致性检验指的是保持各个信息一致的质量检验，也就是说维持相关指标一致性的检验。质量一致性检验常见于质量检验的工作当中。

一致性计算公式？

检验一致性：

（1）计算一致性指标C.I.=(最大特征值-n)/n-1;（2）找出相应的平均随机一致性指标R.I.

;（3）计算一致性比例C.R.=C.I./R.I.;当C.R.＜0.1时，可接受一致性检验，否则将对判断矩阵修正。

一致性检验为负值会怎样？

一致性检验的结果不能为负值。

CR不能为负值，CR小于0.1判断矩阵才满足一致性检验，有时候可以等于0，但不能为负。

CR如果为负值，要么是计算错误了，检查一下计算过程；另一种，要么是你构建的判断矩阵有问题，再调整矩阵里面数值的两两比较关系。

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