两个分类变量一致性的Kappa系数：基本思想
评分者间一致性统计量Kappa可用于评价两个有序尺度或名义尺度分类资料的一致性。
κ取值在-1～+l之间，κ=1时，表明两次判断（或两人判断）完全一致；
κ=-1时，表明完全不一致；-1<κ<0时，观察一致性小于机遇一致性；κ=0，表明一致性完全由机遇造成。
实际应用中，κ只有在0～+1时判断一致性才有意义。κ越大，说明一致性越好。一般而言，κ<0.4时，表明一致性较差；
0.40<κ≤0.60时，表明中度一致；0.60<κ≤0.80时，表明有较高的一致性；κ>0.80时，表明有极好的一致性。
由于普通κ值没有考虑评分间的一致程度，所有不同的评分均视为完全不一致。因此，当评分为有序分类时，最好使用加权Kappa值（κw）。κw是将两次检查结果的每个观察值都根据它们的一致程度赋予权重，然后再计算出Kappa值，它考虑了不同水平一致性的每个评分对一致性的影响，适用于多分类的两次检查结果的资料。
