Como realizar o teste de mcnemar em r

O teste de McNemar é usado para determinar se há diferença estatisticamente significativa nas proporções entre dados pareados.

Este tutorial explica como realizar o teste de McNemar em R.

Exemplo: teste de McNemar em R

Digamos que os pesquisadores queiram saber se um determinado vídeo de marketing pode mudar a opinião das pessoas sobre uma determinada lei. Eles entrevistaram 100 pessoas para descobrir se apoiam ou não a lei. Em seguida, eles mostram o vídeo de marketing para todas as 100 pessoas e as pesquisam novamente após a conclusão do vídeo.

A tabela a seguir mostra o número total de pessoas que apoiaram a lei antes e depois de assistir ao vídeo:

Para determinar se houve diferença estatisticamente significativa na proporção de pessoas que apoiaram a lei antes e depois de assistir ao vídeo, podemos realizar o teste de McNemar.

Etapa 1: crie os dados.

Primeiro, crie o conjunto de dados em 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

Etapa 2: execute o teste de McNemar.

A seguir, execute o teste de McNemar usando a seguinte sintaxe:

mcnemar.test(x,y=NULO,correto=VERDADEIRO)

Ouro:

• x : uma tabela de contingência bidimensional em forma de matriz ou um objeto de fator.
• y : um objeto fator; ignorado se x for uma matriz.
• correto : TRUE = aplica correção de continuidade ao calcular estatísticas de teste; FALSE = não aplica correção de continuidade.

Em geral, uma correção de continuidade deverá ser aplicada quando algumas contagens na tabela forem baixas. Normalmente, essa correção geralmente é aplicada quando o número de células é menor que 5.

Realizaremos o teste de McNemar com e sem correção de continuidade, apenas para ilustrar as diferenças:

 #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

Em ambos os casos, o valor p do teste é inferior a 0,05, pelo que rejeitaríamos a hipótese nula e concluiríamos que a proporção de pessoas que apoiaram a lei antes e depois de verem o vídeo de marketing foi estatisticamente diferente.