测试数据一致性 一致性测试的目的是比较不同方法得到的结果是否有一致性。如何评价一致性？UPOV公约1991文本规定评价一个品种一致性的依据是其相关性状足够一致，如果一个品种“考虑到由于特定的繁殖特征而可以预期的变异，其相关性状应该足够一致”，那么该品种具有一致性。
1、怎样评价品种的 一致性?UPOV公约1991年文本规定，评价一个品种一致性的依据是其相关性状足够一致。如果一个品种“考虑到由于特定的繁殖特征而可以预期的变异，其相关性状应该足够一致”，那么该品种具有一致性。一致性的确定是通过申请品种与相似品种的表达差异来判断的。根据不同作物的繁殖方式不同，允许的变异范围也不同。对于严格的自花授粉品种，自花授粉品种，杂交种自交系，无性繁殖品种，异花授粉品种，异花授粉品种，综合品种，杂交品种，-0。
2、什么是 一致性检验一致性测试的目的是检查各要素重要性的协调性，避免出现A比B重要，B比C重要，C比A重要的矛盾..1.一致性表示交易的基本特征或特性相同，其他特征或特性相似。从认知的角度来说，一致性要经过多次比较和鉴别才能体现出来。2.新兴事物的一致性通常比较感性，当然会逐渐过渡到量化阶段(有明确的鉴别方法)。
3、检验数据 一致性一致性测试的目的是比较不同方法得到的结果是否有一致性。检验一致性的方法有很多，比如Kappa检验、ICC组内相关系数、KendallW LW协调系数等等。每种方法的作用有所侧重，对数据的要求略有不同:Kappa系数检验，适用于比较两种数据一致性，如比较两个医生的诊断是否一致，两个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个数据的一致性情况，与Kappa系数在函数上基本一致。
KendallW协调系数是一种分析多个数据之间相关性的方法，适用于定量数据，尤其是有序数据。进一步说明:(1)Kappa检验Kappa检验分为简单Kappa检验和加权Kappa检验，两者的主要区别在于:如果研究数据是绝对分类数据(如阴性和阳性)，此时使用简单的Kappa系数；如果数据是分级分类数据(如轻度、中度、重度；或者不同意，中立，同意)；此时可以使用加权(线性)Kappa系数。
