计算“无码”的搜索结果17条，先要分清原始结果数和去重后的有效参考数：17是检索列表中的原始结果条数；其中有7条与其他结果重复，归并后得到10条有效参考，并对这10条各投一票。给定标记中，10条有效参考有8条相关、2条不相关，因此有效参考相关率为80%。这个比例的分母是10，不是17。

先统一数量口径

本例以检索列表中的每一行作为一条原始结果；若两行实际指向同一标题记录，则合并为一条有效参考。相关性统计只对去重后的有效参考投票，重复出现的结果不重复投票。按此口径，结果总量记作N，有效参考数记作n，相关有效参考数记作r，不相关有效参考数记作u。

• 原始结果总量N：17条，按检索列表逐行计数。
• 有效参考数n：10条，合并重复记录后的数量。
• 相关数r：8条，沿用给定相关标记。
• 不相关数u：2条，沿用给定不相关标记。

这四个数字回答的问题不同：17表示检索列表有多少行，10表示去重后有多少条独立参考，8和2则是10条有效参考的分类结果。表内17行均已检查重复关系；10条有效参考也都已投票，因此投票参考数为10，没有未分类的有效参考。

相关率公式与本组计算

有效参考相关率＝相关有效参考数÷有效参考数×100%，即r÷n×100%。代入本组数据：

8÷10×100%＝80%

有效参考不相关率为2÷10×100%＝20%。在10条有效参考中，相关与不相关的数量比是8:2，约成最简比例为4:1。两类比例合计100%，说明10条有效参考都已经归入相关或不相关类别。

17条原始结果的逐项归并与统计

下表保留17条原始结果，并标明每行对应的有效参考编号。第11至17行是重复结果，不增加有效参考数；重复行沿用所对应有效参考的相关标记，但不重复计入10票。

逐项归并后，17条原始结果由10条有效参考和7条重复结果组成。有效参考编号1、3、4、5、6、7、9、10共8条相关；编号2、8共2条不相关。重复行只是同一参考再次出现在检索列表中，不会把投票数从10增加到17。

原始结果比例与有效参考相关率的区别

若只看去重后的有效参考，相关率为8÷10×100%＝80%。若把重复行也按其对应参考的标记计入原始列表，17行中有13行标为相关、4行标为不相关，原始结果行的相关比例为13÷17×100%≈76.47%。这两个比例的分母和用途不同：80%描述10条有效参考的投票结果；约76.47%描述17行原始检索结果的标记分布，重复行不代表新增的独立参考。

因此，不能直接用17×80%＝13.6条来断定有约14条独立相关参考。这个乘法只有在17条都是独立对象、且10条样本可代表全部对象时，才可作为比例估算；本例的17行中有7行重复，统计时应优先报告去重后的8条相关、2条不相关。

去重比例与报告写法

本例的有效参考保留比例为10÷17×100%≈58.82%，表示17条原始结果归并后保留了多少条独立参考；它不是相关率，也不表示只检查了58.82%的结果。17行均已核对重复关系，去重后的10条有效参考也全部完成投票，所以有效参考投票覆盖率为10÷10×100%＝100%。

清晰的报告写法是：检索列表有17条原始结果，去重后得到10条有效参考；10条有效参考中8条相关、2条不相关，相关率为80%。如需描述原始列表的标记分布，可另写17行中13行标为相关、4行标为不相关，比例约为76.47%，并注明重复行沿用对应有效参考的标记。这样能区分原始条数、有效参考数、投票数和相关率，避免把17条结果误当成17条独立参考。