Come eseguire il test mcnemar in r

Il test McNemar viene utilizzato per determinare se esiste una differenza statisticamente significativa nelle proporzioni tra i dati accoppiati.

Questo tutorial spiega come eseguire il test McNemar in R.

Esempio: test di McNemar in R

Supponiamo che i ricercatori vogliano sapere se un determinato video di marketing può cambiare le opinioni delle persone su una particolare legge. Intervistano 100 persone per scoprire se sostengono o meno la legge. Quindi mostrano il video di marketing a tutte le 100 persone e le esaminano nuovamente al termine del video.

La tabella seguente mostra il numero totale di persone che hanno sostenuto la legge prima e dopo aver visto il video:

Per determinare se ci fosse una differenza statisticamente significativa nella percentuale di persone che sostenevano la legge prima e dopo aver visto il video, possiamo eseguire il test McNemar.

Passaggio 1: creare i dati.

Innanzitutto, crea il set di dati in formato raster.

 #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

Passaggio 2: eseguire il test McNemar.

Successivamente, esegui il test McNemar utilizzando la seguente sintassi:

mcnemar.test(x,y=NULL,corretto=VERO)

Oro:

• x : una tabella di contingenza bidimensionale in forma di matrice o un oggetto fattore.
• y : un oggetto fattore; ignorato se x è una matrice.
• corretto : TRUE = applica la correzione di continuità durante il calcolo delle statistiche del test; FALSO = non applicare la correzione di continuità.

In generale, è opportuno applicare una correzione di continuità quando alcuni conteggi nella tabella sono bassi. In genere, questa correzione viene applicata quando il numero di celle è inferiore a 5.

Effettueremo il test McNemar con e senza correzione di continuità, solo per illustrare le differenze:

 #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 entrambi i casi, il valore p del test è inferiore a 0,05, quindi rifiuteremmo l’ipotesi nulla e concluderemmo che la percentuale di persone che sostenevano la legge prima e dopo aver visto il video di marketing era statisticamente diversa.