Comment effectuer le test de McNemar dans SPSS
Le test de McNemar est utilisé pour déterminer s’il existe une différence statistiquement significative dans les proportions entre les données appariées.
Ce didacticiel explique comment effectuer le test de McNemar dans SPSS.
Exemple : test de McNemar dans SPSS
Supposons que les chercheurs souhaitent savoir si une certaine vidéo marketing peut changer l’opinion des gens sur une loi particulière. Ils interrogent 25 personnes pour savoir si elles soutiennent ou non la loi. Ensuite, ils montrent la vidéo marketing aux 25 personnes et les interrogent à nouveau une fois la vidéo terminée.
Le tableau suivant montre le nombre total de personnes qui ont soutenu la loi avant et après avoir visionné la vidéo :
| Vidéo avant le marketing | ||
|---|---|---|
| Vidéo après le marketing | Ne prend pas en charge | Soutien |
| Ne prend pas en charge | 7 | 5 |
| Soutien | 3 | dix |
Pour déterminer s’il y avait une différence statistiquement significative dans la proportion de personnes qui soutenaient la loi avant et après le visionnage de la vidéo, nous pouvons utiliser les étapes suivantes pour effectuer le test de McNemar dans SPSS :
Étape 1 : Saisissez les données.
Tout d’abord, saisissez les données comme indiqué ci-dessous :
Chaque ligne affiche l’identifiant d’un individu, sa position avant de regarder la vidéo marketing et sa position après avoir regardé la vidéo marketing.
Étape 2 : Effectuez le test de McNemar.
Cliquez sur l’onglet Analyser , puis sur Statistiques descriptives , puis sur Tableaux croisés :
Faites glisser la variable Après dans la zone intitulée Lignes et la variable Avant dans la zone intitulée Colonnes. Cliquez ensuite sur le bouton intitulé Statistiques et assurez-vous que la case à côté de McNemar est cochée. Cliquez ensuite sur Continuer . Cliquez ensuite sur OK .
Étape 3 : Interprétez les résultats.
Une fois que vous avez cliqué sur OK , les résultats du test de McNemar s’afficheront :
Le premier tableau affiche le nombre de cas manquants dans l’ensemble de données. Nous pouvons voir qu’il y a 0 cas manquant dans cet exemple.
Le deuxième tableau présente un tableau croisé du nombre total de personnes qui ont soutenu ou non la loi avant et après avoir regardé la vidéo marketing.
Le troisième tableau montre les résultats du test de McNemar. La valeur p du test est de 0,727 . Puisque cette valeur n’est pas inférieure à 0,05, nous ne disposons pas de preuves suffisantes pour affirmer que la proportion de personnes qui soutenaient la loi avant et après avoir regardé la vidéo marketing était statistiquement significativement différente.
Une note sur le calcul de la valeur p
Étant donné le tableau 2×2 suivant :
| Vidéo avant le marketing | ||
|---|---|---|
| Vidéo après le marketing | Ne prend pas en charge | Soutien |
| Ne prend pas en charge | UN | B |
| Soutien | C | D |
SPSS utilise la formule (|BC| – 1) 2 / (B+C) pour calculer la statistique du test du chi carré.
Dans cet exemple, la statistique du test du chi carré est (|5-3| – 1) 2 / (5+3) = 1/8 = 0,125.
La valeur p correspond à la statistique du test du Chi carré avec 1 degré de liberté. À l’aide du calculateur du chi carré à la valeur P , nous constatons qu’une valeur du chi carré de 0,125 avec 1 degré de liberté est égale à une valeur p de 0,727 .
à propos de l'auteur
Dr. Benjamin Anderson
Il est un professeur de statistiques à la retraite devenu éducateur dévoué sur Statorials. Avec une vaste expérience et une expertise dans le domaine des statistiques, je m'engage à partager mes connaissances pour responsabiliser les étudiants grâce à Statorials. Lire plus