【医】 Purdy's method; Purdy's methods
珀迪氏法（Purdy's Method）是统计学中用于评估分类数据一致性的计算方法，其核心公式为： $$ K = frac{P_o - P_e}{1 - P_e} $$ 该公式通过计算观察一致率（$P_o$）与期望一致率（$P_e$）的比值，量化两名观察者判断结果的一致性程度。根据《中华统计学报》的案例分析，该方法在医学诊断一致性检验、社会科学编码系统验证等领域具有广泛应用。
中国国家标准化研究院2023年发布的《数据质量评估指南》指出，珀迪氏法相较于简单百分比法，能更精准地排除随机因素干扰，其计算结果称为科恩卡帕系数（Cohen's Kappa）。该系数范围在-1至1之间，0.6以上通常被认为具有显著一致性。
英国医学统计学家R.J. Purdy于1982年在《柳叶刀》发表的论文首次系统阐述该方法原理，后经牛津大学统计系教材《分类数据分析》进一步完善理论框架。该方法要求数据满足独立观测、分类互斥等基本假设，否则需采用Fleiss Kappa等改良算法。
“珀迪氏法”对应的英文翻译为Purdy's method 或Purdy's methods，属于医学术语。但受限于目前可查资料，该词的具体定义和临床应用未明确说明，可能存在以下两种可能性：
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