Spss에서 mcnemar 테스트를 수행하는 방법

McNemar 테스트는 쌍을 이루는 데이터 간의 비율에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 SPSS에서 McNemar 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: SPSS의 McNemar 테스트

연구자들이 특정 마케팅 비디오가 특정 법률에 대한 사람들의 의견을 바꿀 수 있는지 알고 싶어한다고 가정해 보겠습니다. 그들은 법을 지지하는지 여부를 알아보기 위해 25명을 인터뷰했습니다. 그런 다음 25명 모두에게 마케팅 영상을 보여주고, 영상이 끝난 후 다시 인터뷰를 진행합니다.

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

비디오 시청 전후에 법을 지지하는 사람들의 비율에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위해 다음 단계를 사용하여 SPSS에서 McNemar 테스트를 수행할 수 있습니다.

1단계: 데이터를 입력합니다.

먼저 아래와 같이 데이터를 입력합니다.

각 행에는 개인의 ID, 마케팅 영상 시청 전 위치, 마케팅 영상 시청 후 위치가 표시됩니다.

2단계: McNemar 테스트를 수행합니다.

분석 탭, 기술 통계 , 교차 분석을 차례로 클릭합니다.

After 변수를 행이라고 표시된 영역으로 끌고 Before 변수를 열이라고 표시된 영역으로 끌어옵니다. 그런 다음 통계 라고 표시된 버튼을 클릭하고 McNemar 옆의 상자가 선택되어 있는지 확인하십시오. 그런 다음 계속 을 클릭합니다. 그런 다음 확인을 클릭합니다.

3단계: 결과를 해석합니다.

확인을 클릭하면 McNemar 테스트 결과가 표시됩니다.

첫 번째 테이블에는 데이터 세트에서 누락된 케이스 수가 표시됩니다. 이 예에서는 누락된 케이스가 0개 있음을 알 수 있습니다.

두 번째 표는 마케팅 영상 시청 전후에 법을 지지한 사람과 지지하지 않은 사람의 총 수를 교차표로 나타낸 것입니다.

세 번째 표는 McNemar 테스트 결과를 보여줍니다. 검정의 p-값은 0.727 입니다. 이 값은 0.05 이상이므로 마케팅 영상 시청 전과 후 법을 지지하는 사람들의 비율이 통계적으로 유의미하게 다르다고 할 만큼 충분한 증거가 없습니다.

p-값 계산에 대한 참고 사항

다음 2×2 테이블이 주어졌습니다.

SPSS는 공식 (|BC| – 1) ² / (B+C)를 사용하여 카이제곱 검정 통계량을 계산합니다.

이 예에서 카이제곱 검정 통계량은 (|5-3| – 1) ² / (5+3) = 1/8 = 0.125입니다.

p-값은 자유도가 1인 카이제곱 검정 통계량에 해당합니다. 카이제곱 대 P-값 계산기를 사용하면 자유도가 1인 카이제곱 값 0.125가 p-값 0.727 과 동일하다는 것을 알 수 있습니다.