統計-マクネマー検定

Mc Nemerテストは、個人の心の状態が以前に記録されている状況の一部として、関連する2つの例で利用されます。

Mc Nemerテストは、情報が2つの関連するサンプルの真実を話すときに特に役立ちます。ほとんどの場合、この情報は、治療を監視する前に個人の心の状態が記録され、治療の管理に引き続いて対比され、調査される状況の一部として利用されます。これらの線に沿って、McNemerテストを利用すると、次のように表を利用して治療を調整した後、個人の態度または推測に調整があるかどうかを判断できると言えます：

治療前

治療後

好まない

好意

A

B

好まない

C

D

見てわかるように、CとBは、治療が行われた後でも、それぞれの仮定を変えず、「Do Not Favour」と「Favour」を個別に表示します。しかし、治療前に良好だったAは、 Dの治療とその逆したがって、$ \ {A + D} $は個人の反応の変化を示していると言えます。

McNemer検定の帰無仮説は、$ \ {\ frac \ {（A + D）} \ {2}} $ケースが一方向に変化し、同じ割合の変化が他の方向に発生するというものです。

McNemer検定統計では、次のように変換された_testモデルを使用します。

$ \ {x ^ 2 = \ frac \ {（| A-D | -1）^ 2} \ {（A + D）}} $

（自由度= 1.）

合格基準：*計算値が表の値よりも小さい場合、帰無仮説を受け入れます。

拒否基準：*計算された値が表の値よりも大きい場合、帰無仮説は拒否されます。

図

前後の実験で、300人の回答者から得られた回答を次のように分類しました。

治療前

治療後

好まない

好意

60 = A

90 = B

好まない

120 = C

30 = D

治療後の人々の意見に有意差がある場合は、McNemerテストを使用して、有意水準5％でテストします。

溶液：

$ \ {H_o} $：実験後でも人々の意見に違いはありません。

検定統計量は、次の式を使用して計算されます。

$ \ {x ^ 2 = \ frac \ {（| AD | -1）^ 2} \ {（A + D）}} \\ [7pt] \、= \ frac \ {（| 60-30 | -1 ）^ 2} \ {（60 + 30）} \\ [7pt] \、= 9.34 $

1 D.F.の5％有意水準での検定の値。は3.84です。検定は表の値より大きいため、帰無仮説は拒否されます。治療後、人々の意見は変わりました。

Statistics-mcnemar-test

統計-マクネマー検定

図