如果有多次试验，可以评估每位评估员在多次试验中的评级一致性。借助 3 个或更多水平的顺序数据，可以计算 Kendall 的一致性系数。

Kendall 的一致性系数表示多个评估员的评级之间的关联程度。Kendall 相关系数使用了有关相对评级的信息，并且对错误分类的严重性很敏感。例如，将馅饼皮的酥脆程度评定为 1 至 5 个等级。将完全酥脆的馅饼皮（等级 = 5）错误地归类为未烤透 (1) 的后果要比将其错误地归类为大部分酥脆 (4) 的后果严重。

Kendall 的一致性系数可以从 0 变化到 1。Kendall 一致性系数的值越高，一致性就越强。

根据您的样品数据，使用 p 值在两个对立假设之间选择：

·    H0：评估员的评级之间没有关联

·    H1：评估员之间的评级有关联

如果原假设 (H0) 为真，则 p 值提供了得到具有特定 Kendall 一致性系数的样本的概率。如果 p 值小于或等于预先确定的显著性水平（a 水平），则否定原假设，并声明支持备择假设。

Kendall 的一致性系数
 
    系数     卡方  自由度       P
0.990056  229.693      29  0.0000
                                 

就织物数据而言，当 a = 0.05 时，在所有评估员之间均有 p = 0.0000，因此可以否定原假设。各个评估员的印染质量评级相互关联。