{"id":623,"date":"2023-07-29T07:15:08","date_gmt":"2023-07-29T07:15:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/mcnemar-stata-test\/"},"modified":"2023-07-29T07:15:08","modified_gmt":"2023-07-29T07:15:08","slug":"mcnemar-stata-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/mcnemar-stata-test\/","title":{"rendered":"So f\u00fchren sie den mcnemar-test in stata durch"},"content":{"rendered":"

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Der McNemar-Test<\/strong> ist ein Test, mit dem wir feststellen k\u00f6nnen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied in den Anteilen zwischen gepaarten Daten gibt.<\/span><\/p>\n

In diesem Tutorial wird erkl\u00e4rt, wie Sie den McNemar-Test in Stata durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

Beispiel: McNemar-Test in Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Nehmen wir an, Forscher m\u00f6chten wissen, ob ein bestimmtes Marketingvideo die Meinung der Menschen zu einem bestimmten Gesetz \u00e4ndern kann. Sie befragen 100 Menschen, um herauszufinden, ob sie das Gesetz unterst\u00fctzen oder nicht. Anschlie\u00dfend zeigen sie allen 100 Personen das Marketingvideo und befragen sie nach Fertigstellung des Videos erneut.<\/span><\/p>\n

Die folgende Tabelle zeigt die Gesamtzahl der Personen, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Videos unterst\u00fctzt haben:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n
<\/th>\n Video vor dem Marketing<\/span><\/th>\n<\/tr>\n
Video nach dem Marketing<\/span><\/td>\n Unterst\u00fctzung<\/span><\/strong><\/td>\n Kann es nicht ertragen<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Unterst\u00fctzung<\/strong><\/span><\/td>\n 30<\/span><\/td>\n 40<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Kann es nicht ertragen<\/strong><\/span><\/td>\n 12<\/span><\/td>\n 18<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Um festzustellen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied im Anteil der Personen gab, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Videos bef\u00fcrworteten, k\u00f6nnen wir den McNemar-Test durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

In Stata k\u00f6nnen wir den McNemar-Test mit dem Befehl mcci<\/strong> durchf\u00fchren. Wir tragen die Z\u00e4hlungen von links nach rechts und von oben nach unten in die 2×2-Tabelle ein:<\/span><\/p>\n

\n

McCi 30 40 12 18<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"McNemar-Testergebnis<\/p>\n

So interpretieren Sie das Ergebnis:<\/span><\/p>\n

2 \u00d7 2-Tabelle:<\/strong> Stata zeigt eine 2 \u00d7 2-Tabelle der Z\u00e4hlungen unter Verwendung der herk\u00f6mmlichen Bezeichnungen an, die h\u00e4ufig in Fall-Kontroll-Studien zu finden sind. Wir k\u00f6nnen sehen, dass sich die Gesamtzahl der Konten auf 100 summiert.<\/span><\/p>\n

McNemars Chi2(1):<\/strong> Dies ist die Chi-Quadrat-Teststatistik, die 15,08 betr\u00e4gt. Stata verwendet zur Berechnung dieses Werts die folgende Formel: (40-12) 2<\/sup> \/ (40+12) = 784 \/ 52 = 15,0769.<\/span><\/p>\n

Prob > chi2:<\/strong> Dies ist der p-Wert, der der Chi-Quadrat-Teststatistik zugeordnet ist. Es stellt sich heraus, dass es 0,0001 ist. Da dieser Wert unter 0,05 liegt, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese zur\u00fcckweisen und daraus schlie\u00dfen, dass der Anteil der Menschen, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Marketingvideos unterst\u00fctzten, statistisch signifikant unterschiedlich war.<\/span><\/p>\n

Eine Anmerkung zur Berechnung des Chi-Quadrats<\/strong><\/span><\/h3>\n

Gegeben sei die folgende 2×2-Tabelle:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n
<\/th>\n Video vor dem Marketing<\/span><\/th>\n<\/tr>\n
Video nach dem Marketing<\/span><\/td>\n Unterst\u00fctzung<\/span><\/strong><\/td>\n Kann es nicht ertragen<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Unterst\u00fctzung<\/strong><\/span><\/td>\n HAT<\/span><\/td>\n B<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Kann es nicht ertragen<\/strong><\/span><\/td>\n VS<\/span><\/td>\n D<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Stata verwendet die Formel (BC) 2<\/sup> \/ (B+C), um die Chi-Quadrat-Teststatistik zu berechnen.<\/span><\/p>\n

Einige Statistiklehrb\u00fccher empfehlen jedoch die Verwendung der Formel (|BC| \u2013 1) 2<\/sup> \/ (B+C) als Kontinuit\u00e4tskorrektur, wenn einige Zahlen in der Tabelle klein sind. Normalerweise wird diese Korrektur angewendet, wenn die Anzahl der Zellen weniger als 5 betr\u00e4gt.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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