Stata에서 mcnemar 테스트를 수행하는 방법

McNemar 테스트는 쌍을 이루는 데이터 간의 비율에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용할 수 있는 테스트입니다.

이 튜토리얼에서는 Stata에서 McNemar 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: Stata의 McNemar 테스트

연구자들이 특정 마케팅 비디오가 특정 법률에 대한 사람들의 의견을 바꿀 수 있는지 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 법을 지지하는지 여부를 알아보기 위해 100명을 대상으로 설문조사를 했습니다. 그런 다음 마케팅 영상을 100명 모두에게 보여주고 영상이 끝난 후 다시 설문조사를 실시합니다.

다음 표는 영상 시청 전과 시청 후 법을 지지한 총 인원수를 보여줍니다.

동영상 시청 전후에 법을 지지하는 사람들의 비율에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 McNemar 테스트를 수행할 수 있습니다.

Stata에서는 mcci 명령을 사용하여 McNemar 테스트를 수행할 수 있습니다. 2×2 테이블에 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로 개수를 입력합니다.

맥시 30 40 12 18

결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

2 × 2 표: Stata는 사례 대조 연구에서 흔히 볼 수 있는 기존 레이블을 사용하여 2 × 2 개수 표를 표시합니다. 총 계정의 합이 100이 되는 것을 확인할 수 있습니다.

McNemar’s Chi2(1): 카이제곱 검정 통계량으로 15.08로 나타납니다. Stata는 이 값을 계산하기 위해 다음 공식을 사용합니다: (40-12) ² / (40+12) = 784 / 52 = 15.0769.

Prob > chi2: 카이제곱 검정 통계량과 관련된 p-값입니다. 0.0001로 나옵니다. 이 값은 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각하고, 마케팅 영상 시청 전과 후 법을 지지하는 사람들의 비율이 통계적으로 유의미하게 다르다는 결론을 내릴 수 있습니다.

카이제곱 계산에 대한 참고 사항

다음 2×2 테이블이 주어졌습니다.

Stata는 카이제곱 검정 통계량을 계산하기 위해 공식 (BC) ² / (B+C)를 사용합니다.

그러나 일부 통계 교과서에서는 표의 일부 숫자가 작을 때 연속성 수정으로 (|BC| – 1) ² / (B+C) 공식을 사용하도록 제안합니다. 일반적으로 이 수정은 일반적으로 셀 수가 5개 미만일 때 적용됩니다.