R에서 mcnemar 테스트를 수행하는 방법

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

이 튜토리얼에서는 R에서 McNemar 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

예: R의 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.

1단계: 데이터를 생성합니다.

먼저 래스터 형식으로 데이터세트를 만듭니다.

 #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

2단계: McNemar 테스트를 수행합니다.

다음으로, 다음 구문을 사용하여 McNemar 테스트를 수행합니다.

mcnemar.test(x,y=NULL,올바른=TRUE)

금:

• x : 행렬 형식의 2차원 분할표 또는 요인 개체입니다.
• y : 요소 객체; x가 행렬이면 무시됩니다.
• 올바른 : TRUE = 테스트 통계를 계산할 때 연속성 수정을 적용합니다. FALSE = 연속성 수정을 적용하지 않습니다.

일반적으로 테이블의 일부 카운트가 낮을 때 연속성 수정을 적용해야 합니다. 일반적으로 이 수정은 일반적으로 셀 수가 5개 미만일 때 적용됩니다.

차이점을 설명하기 위해 연속성 수정이 있거나 없는 McNemar 테스트를 수행합니다.

 #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

두 경우 모두 검정의 p-값이 0.05보다 작으므로 귀무가설을 기각하고 마케팅 동영상 시청 전과 후 법을 지지하는 사람들의 비율이 통계적으로 다르다는 결론을 내립니다.