通過分析彈幕使用者所傳送的彈幕，判斷其使用彈幕的動機。現擬分析不同編碼員判斷的一致性，隨機抽取600份彈幕文字，再分別請兩位編碼員進行分類，判斷彈幕動機屬於哪種分類。這兩位編碼員操作的是同乙份文字，編號統一，部分研究資料如下：
假設1：判定結果是分類變數且互斥。如本研究中受試者行為的判定結果為「正常」或「可疑」，屬於分類變數，並且相互排斥。
假設2：要求進行觀測變數配對，即不同觀測者判定的物件相同。如本研究中，兩位警察**的是同一組錄影，編號統一。
假設3：每個觀察物件可能被判定的結果種類相同。如本研究中每位受試者的行為都可能被判定為「正常」或「可疑」。
假設4：觀測者之間相互獨立。這要求不同觀測者獨立完成結果判定，相互不干擾。
假設5：由固定的兩位觀測者完成所有判定。如本研究中由兩位警察分別**100段錄影，中途不換人。
在主選單點選分析(analyze)→描述統計(descriptivestatistics)→交叉表(crosstabs)
分別將編碼1和編碼2變數放入行和列欄
點選單元格，按如下選擇即可
從上表可以看出，本研究共有600對有效資料，沒有缺失，總資料為600例。編碼1和編碼2的交叉表，如下：
一致性強度
<0.20
較差0.21-0.40
一般0.41-0.60
中等0.61-0.80
較強0.81-1.00
強計算：
公式為：
參考：
強一致性 弱一致性 最終一致性
這種方式在es等分布式系統中也有體現，可以設定主shard提交即返回成功，或者需要replica shard提交成功再返回。提到分布式架構就一定繞不開 一致性 問題，而 一致性 其實又包含了資料一致性和事務一致性兩種情況，本文主要討論資料一致性 事務一致性指acid 複製是導致出現資料一致性問題的唯...
一致性雜湊
直接貼出一篇介紹的很清楚的博文。關鍵字一致性雜湊 平衡性，單調性，分散性，負載 其實說白了，就是解決把請求分散到不同的機器上運算，怎麼做分散的平均，機器少一台多一台，或者壞掉一台，成很好的自適應和拓展。最簡單的實現分布式演算法，取模嘛，但是它就上述的一些問題，所以不算好的雜湊函式。一致性雜湊演算法，...
一致性雜湊
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