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我有一个列联表，我想计算科恩斯的 kappa - 协议水平。我尝试过使用三种不同的软件包，它们似乎都在某种程度上失败了。该软件包e1071具有专门用于列联表的功能，但这似乎也失败了。下面是可重现的代码。您将需要安装包concord、e1071和irr.

# Recreate my contingency table, output with dput
conf.mat<-structure(c(810531L, 289024L, 164757L, 114316L), .Dim = c(2L, 
2L), .Dimnames = structure(list(landsat_2000_bin = c("0", "1"
), MOD12_2000_binForest = c("0", "1")), .Names = c("landsat_2000_bin", 
"MOD12_2000_binForest")), class = "table")

library(concord)
cohen.kappa(conf.mat)
library(e1071)
classAgreement(conf.mat, match.names=TRUE)
library(irr)
kappa2(conf.mat)

我从运行中得到的输出是：

> cohen.kappa(conf.mat)
Kappa test for nominally classified data
4 categories - 2 methods
kappa (Cohen) = 0 , Z = NaN , p = NaN 
kappa (Siegel) = -0.333333 , Z = -0.816497 , p = 0.792892 
kappa (2*PA-1) = -1 

> classAgreement(conf.mat, match.names=TRUE)
    $diag
[1] 0.6708459
    $kappa
[1] NA
    $rand
[1] 0.5583764
    $crand
[1] 0.0594124
    Warning message:
In ni[lev] * nj[lev] : NAs produced by integer overflow

> kappa2(conf.mat) 
 Cohen's Kappa for 2 Raters (Weights: unweighted)
Subjects = 2 
Raters = 2 
Kappa = 0 
z = NaN 
p-value = NaN

谁能建议为什么这些可能会失败？我有一个大数据集，但由于这个表很简单，我认为这不会导致这样的问题。

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在第一个函数中cohen.kappa，您需要指定您使用的是计数数据，而不仅仅是主题和评分者的n*m矩阵。nm

# cohen.kappa(conf.mat,'count')
cohen.kappa(conf.mat,'count')

第二个功能要棘手得多。出于某种原因，您matrix的充满integer而不是numeric. integer不能存储非常大的数字。因此，当您将两个大数相乘时，它会失败。例如：

i=975288 
j=1099555
class(i)
# [1] "numeric"
i*j
# 1.072383e+12
as.integer(i)*as.integer(j)
# [1] NA
# Warning message:
# In as.integer(i) * as.integer(j) : NAs produced by integer overflow

因此，您需要将矩阵转换为整数。

# classAgreement(conf.mat)
classAgreement(matrix(as.numeric(conf.mat),nrow=2))

最后看一下?kappa2. 它需要一个n*m如上所述的矩阵。它只是不适用于您的（高效）数据结构。

于 2012-08-09T17:53:58.800 回答
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您是否需要具体了解为什么会失败？这是一个计算统计数据的函数——很匆忙，所以我稍后可能会清理它（kappa wiki）：

kap <- function(x) {
  a <- (x[1,1] + x[2,2]) / sum(x)
  e <- (sum(x[1,]) / sum(x)) * (sum(x[,1]) / sum(x)) + (1 - (sum(x[1,]) / sum(x))) * (1 - (sum(x[,1]) / sum(x)))
  (a-e)/(1-e)
}

测试/输出：

> (x = matrix(c(20,5,10,15), nrow=2, byrow=T))
     [,1] [,2]
[1,]   20    5
[2,]   10   15
> kap(x)
[1] 0.4
> (x = matrix(c(45,15,25,15), nrow=2, byrow=T))
     [,1] [,2]
[1,]   45   15
[2,]   25   15
> kap(x)
[1] 0.1304348
> (x = matrix(c(25,35,5,35), nrow=2, byrow=T))
     [,1] [,2]
[1,]   25   35
[2,]    5   35
> kap(x)
[1] 0.2592593
> kap(conf.mat)
[1] 0.1258621
于 2012-08-09T17:23:16.700 回答