Content 1.Kappa 简介 2.Kappa 测试流程 3.Kappa 测试执行步骤 4.Kappa 判别标准
Kappa简介： ●Kappa，中文为卡帕，是度量测验结果一致程度的统计量． 在计数型测量系统中研究一个测量员重复两次（或测量结果与标准之间的一致性）测量结果的一致性，或者两个测量员的测量结果之间的一致性
KAPPA 测试流程
KAPPA 测试执行步骤 1. 测试点及人员确定 （工站，名单） ２．检验人员视力检查（矫正视力1.0上） ３．产品检验标准培训（培训记录） 1. 测试点及人员确定 （工站，名单） ２．检验人员视力检查（矫正视力1.0上） ３．产品检验标准培训（培训记录） ４．测试样品收集 ５．Kappa测试 （kappa表） ６．Kappa值计算 （交叉表）
◆测试样品收集 在选择测试样品时，要考虑以下几方面： 如果只有两个类别：良品和次品， ◆至少应该选择20个良品和20个次品 最多可选择 50个良品和50个次品 尽量保持大约50%的良品和50%的次品 选择不同程度的良品和次品
如果样品类别超过2种，其中一类是优良，其它类别是不同种类的缺陷方式 ◆至少应该选择大约50%的良品和每种缺陷方式最少为10%的产品．比如选择40个样品，其中良品约需20个，其中一类不良缺陷至少需要4个． 这些类别应该互相排斥，否则它们应该合并起来
KAPPA Test 让每个测试员至少两次判定同一样品 为每个测试员建立独立的Kappa表，计算他们的Kappa值
Kappa表例
交叉表 第二格代表检验员A在第一次测量中判定一个样品为次品，在第二次测量中判定为良品的次数 边格的数字代表行和列的总和 第三格代表检验员A在第一次测量中判定一个样品为良品，在第二次测量中判定为次品的次数 第四格代表检验A在第一次测量和第二次测量中判定一个样品为次品的次数
交叉表-比例 下表代表上表的数据，其中每个单元格用总数的百分比来表示 代表10/20 检验员A比例 由行和列的总和计算而得
对Kappa的定义将有所不同，取决于我们是在定义检验员内部Kappa，还是在定义检验员之间的Kappa Pobserved 检验员两次判断一致比率=检验员A两次一致判定为良品的比率+检验员A两次一致判定为次品的比率 Pchance 预期偶然达成一致的比率=（检验员A第一次判定为良品的比率*第二次判定为良品的比率）+（检验员A第一次判定为次品的比率*第二次判定为次品的比率） 对Kappa的定义将有所不同，取决于我们是在定义检验员内部Kappa，还是在定义检验员之间的Kappa
如果要比较检验员Ａ测量结果与标准值之间的一致性，则只需把second Measure改为标准值即可 计算A的Kappa Pobserved 等于上表对角线上概率的总和： P observed =(0.500 + 0.350) = 0.850 Pchance 等于每个分类概率乘积的总和： Pchance =(0.600*0.55) + (0.400*0..45) = 0.51 那么 Krater A=(0.85 - 0.51)/(1 - 0.51)=0.693 如果要比较检验员Ａ测量结果与标准值之间的一致性，则只需把second Measure改为标准值即可
Minitab工具 Kappa计算也可以通过软件Minitab来实现
范例 １．打开工作表，选择kappa test excl.
2. 点击统计－质量工具－属性一致性分析
３．输入数据：属性列（Ｔ）为“判定值”，样本（Ｌ）为“样品”，检验员（Ａ）为“检验员” ３．输入数据：属性列（Ｔ）为“判定值”，样本（Ｌ）为“样品”，检验员（Ａ）为“检验员”
４． “确定”后可以得到如下结果：检验员自身的一致性的95%置信区间 ４． “确定”后可以得到如下结果：检验员自身的一致性的95%置信区间
Kappa量测能力评价指标 上面的判断基准根据Project的目标有可能变更。 (良好) (考虑) (不足) 判断指标 90% ↑ 75~90% 75% ↓ 上面的判断基准根据Project的目标有可能变更。 举个例，不良率0.1%→0.001% 改善课题的情况下检出率必须为 100%.（我们的目标VLRR为100DPPM） 满足指数40% → 60% 改善课题时，如果检出率是75%以上就可以被选择。 基本上，达不到100%时，必须调查其原因。
KAPPA测试频率 ---定期进行kappa测试 >测试周期：每月/1次 >受测对象：品保部QC & 制造单位全检人员
属性型测量系统的Fleiss Kappa分析 标签： 属性型 测量系统分析 fleiss kappa 杂谈 分类： 质量工具与方法 Kappa分析是属性型测量系统分析的典型方法，在AIAG的MSA手册中推荐的是Cohen Kappa分析法。Cohen方法一个最大的缺陷是只能按每个评价者相同的评价顺序列进行比较（例如：有两个评价者各测量了3轮，则对于同一个被测对象，只能A1与B1比较、A2与B2比较、A3与B3比较，A1的结果不能与B2和B3进行比较，A2的的结果不能与B1和B3进行比较，A3的结果不能与B1和B2进行比较）。而Fleiss Kappa分析法则克服了这种缺陷，Fleiss方法是将测量同一对象的所有测量结果进行两两比较而得到结果一致的次数（例如：A1=0、A2=1、B1=1、B2=1，则结果一致的情形有：A2B1、A2B2、B1A2、B1B2、B2A2、B2B1，即结果一致的次数为6次。这里在比较时是两两互相比较，即“你”与“我”比较后，“我”还要与“你”比较，也就是两两之间实际比较了两次），依此方法得到一致性的比较结果，在此基础上计算Kappa值。
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