该方法通常适用于有多个评审者同时对一组样本进行分类的情况。
fleiss kappa通过计算评审者之间的一致程度来判断他们的分类结果是否仅仅是由于偶然因素的影响。
它的取值范围在0到1之间，值越接近1表示评审者间的一致性越高，反之则表示一致性较低。
通常，值大于0.8被认为是非常好的一致性结果。
fleiss kappa的计算方法相对简单，可以帮助研究人员评估评审者分类一致性的可靠性，从而提高研究结果的可信度。
总结来说，fleiss kappa是一种用于评估多个评审者对分类数据一致性的统计方法，其结果反映了评审者间的一致程度。
它有助于研究人员确定评审者分类结果的可靠性，并提高研究的可信度。