So führen sie den mcnemar-test in r durch

Der McNemar-Test wird verwendet, um festzustellen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied in den Anteilen zwischen gepaarten Daten gibt.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie der McNemar-Test in R durchgeführt wird.

Beispiel: McNemar-Test in R

Nehmen wir an, Forscher möchten wissen, ob ein bestimmtes Marketingvideo die Meinung der Menschen zu einem bestimmten Gesetz ändern kann. Sie befragen 100 Menschen, um herauszufinden, ob sie das Gesetz unterstützen oder nicht. Anschließend zeigen sie allen 100 Personen das Marketingvideo und befragen sie nach Fertigstellung des Videos erneut.

Die folgende Tabelle zeigt die Gesamtzahl der Personen, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Videos unterstützt haben:

Um festzustellen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied im Anteil der Personen gab, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Videos befürworteten, können wir den McNemar-Test durchführen.

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.

Erstellen Sie zunächst den Datensatz in Rasterform.

 #create data
data <- matrix(c(30, 12, 40, 18), nrow = 2,
    dimnames = list("After Video" = c("Support", "Do Not Support"),
                    "Before Video" = c("Support", "Do Not Support")))

#view data
data

                Before Video
After Video Support Do Not Support
  Bracket 30 40
  Do Not Support 12 18

Schritt 2: Führen Sie den McNemar-Test durch.

Führen Sie als Nächstes den McNemar-Test mit der folgenden Syntax durch:

mcnemar.test(x,y=NULL,correct=TRUE)

Gold:

• x : entweder eine zweidimensionale Kontingenztabelle in Matrixform oder ein Faktorobjekt.
• y : ein Faktorobjekt; Wird ignoriert, wenn x eine Matrix ist.
• richtig : TRUE = Kontinuitätskorrektur bei der Berechnung der Teststatistik anwenden; FALSE = Kontinuitätskorrektur nicht anwenden.

Im Allgemeinen sollte eine Kontinuitätskorrektur angewendet werden, wenn einige Zählwerte in der Tabelle niedrig sind. Normalerweise wird diese Korrektur angewendet, wenn die Anzahl der Zellen weniger als 5 beträgt.

Wir werden den McNemar-Test mit und ohne Kontinuitätskorrektur durchführen, um die Unterschiede zu veranschaulichen:

 #Perform McNemar's Test with continuity correction
mcnemar.test(data)

	McNemar's Chi-squared test with continuity correction

data:data
McNemar's chi-squared = 14.019, df = 1, p-value = 0.000181

#Perform McNemar's Test without continuity correction
mcnemar.test(data, correct=FALSE) 

	McNemar's Chi-squared test

data:data
McNemar's chi-squared = 15.077, df = 1, p-value = 0.0001032

In beiden Fällen liegt der p-Wert des Tests unter 0,05. Daher würden wir die Nullhypothese ablehnen und zu dem Schluss kommen, dass der Anteil der Personen, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Marketingvideos befürworteten, statistisch unterschiedlich war.