Kappa 是检验员一致的次数比例（针对偶然一致性校正）与检验员本应一致的最大次数比例（针对偶然一致性校正）的比率。

当多位评估员评估相同的样本时，可使用 kappa 统计数据评估由多位评估员给出的名义或顺序评级的一致程度。

Minitab 可以计算 Fleiss 的 kappa 和 Cohen 的 kappa。Cohen 的 kappa 是常用于测量 2 个评定员间的评估一致性的统计量。Fleiss 的 kappa 是对 2 个以上评定员的 Cohen 的 kappa 的一般化。在属性一致性分析中，默认情况下，Minitab 计算 Fleiss 的 kappa。

AIAG 建议，kappa 最小值为 0.75 时表示一致性良好。但是 kappa 值越大越好，例如 0.90。

当进行顺序评级时（比如按 1 到 5 个等级对缺陷严重性进行评定），可说明排序因素的 Kendall 系数通常比单独使用 kappa 更适合用来确定关联度。

有关详细信息，请参见Kappa 统计量和 Kendall 的系数。