{"id":624,"date":"2023-07-29T07:15:08","date_gmt":"2023-07-29T07:15:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-estatistico-mcnemar\/"},"modified":"2023-07-29T07:15:08","modified_gmt":"2023-07-29T07:15:08","slug":"teste-estatistico-mcnemar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-estatistico-mcnemar\/","title":{"rendered":"Como realizar o teste de mcnemar no stata"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

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O teste de McNemar<\/strong> \u00e9 um teste que podemos usar para determinar se h\u00e1 uma diferen\u00e7a estatisticamente significativa nas propor\u00e7\u00f5es entre dados pareados.<\/span><\/p>\n

Este tutorial explica como realizar o teste McNemar no Stata.<\/span><\/p>\n

Exemplo: teste de McNemar no Stata<\/strong><\/span><\/h2>\n

Digamos que os pesquisadores queiram saber se um determinado v\u00eddeo de marketing pode mudar a opini\u00e3o das pessoas sobre uma determinada lei. Eles entrevistaram 100 pessoas para descobrir se apoiam ou n\u00e3o a lei. Em seguida, eles mostram o v\u00eddeo de marketing para todas as 100 pessoas e as pesquisam novamente ap\u00f3s a conclus\u00e3o do v\u00eddeo.<\/span><\/p>\n

A tabela a seguir mostra o n\u00famero total de pessoas que apoiaram a lei antes e depois de assistir ao v\u00eddeo:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n
<\/th>\n V\u00eddeo antes do marketing<\/span><\/th>\n<\/tr>\n
V\u00eddeo ap\u00f3s marketing<\/span><\/td>\n Apoiar<\/span><\/strong><\/td>\n N\u00e3o aguento<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Apoiar<\/strong><\/span><\/td>\n 30<\/span><\/td>\n 40<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
N\u00e3o aguento<\/strong><\/span><\/td>\n 12<\/span><\/td>\n 18<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Para determinar se houve diferen\u00e7a estatisticamente significativa na propor\u00e7\u00e3o de pessoas que apoiaram a lei antes e depois de assistir ao v\u00eddeo, podemos realizar o teste de McNemar.<\/span><\/p>\n

No Stata, podemos usar o comando mcci<\/strong> para realizar o teste de McNemar. Inserimos as contagens na tabela 2×2 da esquerda para a direita, de cima para baixo:<\/span><\/p>\n

\n

McCi 30 40 12 18<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Resultado<\/p>\n

Veja como interpretar o resultado:<\/span><\/p>\n

Tabela 2 \u00d7 2:<\/strong> Stata exibe uma tabela 2 \u00d7 2 de contagens usando r\u00f3tulos convencionais frequentemente vistos em estudos de caso-controle. Podemos ver que o total de contas soma 100.<\/span><\/p>\n

Chi2(1) de McNemar:<\/strong> Esta \u00e9 a estat\u00edstica do teste qui-quadrado, que resulta em 15,08. Stata usa a seguinte f\u00f3rmula para calcular esse valor: (40-12) 2<\/sup> \/ (40+12) = 784\/52 = 15,0769.<\/span><\/p>\n

Prob > chi2:<\/strong> Este \u00e9 o valor p associado \u00e0 estat\u00edstica do teste qui-quadrado. Acontece que \u00e9 0,0001. Dado que este valor \u00e9 inferior a 0,05, podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que a propor\u00e7\u00e3o de pessoas que apoiaram a lei antes e depois de verem o v\u00eddeo de marketing foi estatisticamente significativamente diferente.<\/span><\/p>\n

Uma nota sobre o c\u00e1lculo do qui quadrado<\/strong><\/span><\/h3>\n

Dada a seguinte tabela 2×2:<\/span><\/p>\n\n\n\n\n\n\n
<\/th>\n V\u00eddeo antes do marketing<\/span><\/th>\n<\/tr>\n
V\u00eddeo ap\u00f3s marketing<\/span><\/td>\n Apoiar<\/span><\/strong><\/td>\n N\u00e3o aguento<\/strong><\/span><\/td>\n<\/tr>\n
Apoiar<\/strong><\/span><\/td>\n TEM<\/span><\/td>\n B<\/span><\/td>\n<\/tr>\n
N\u00e3o aguento<\/strong><\/span><\/td>\n VS<\/span><\/td>\n D<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Stata usa a f\u00f3rmula (BC) 2<\/sup> \/ (B+C) para calcular a estat\u00edstica do teste Qui-quadrado.<\/span><\/p>\n

No entanto, alguns livros de estat\u00edstica sugerem o uso da f\u00f3rmula (|BC| \u2013 1) 2<\/sup> \/ (B+C) como uma corre\u00e7\u00e3o de continuidade quando alguns n\u00fameros na tabela s\u00e3o pequenos. Normalmente, essa corre\u00e7\u00e3o geralmente \u00e9 aplicada quando o n\u00famero de c\u00e9lulas \u00e9 menor que 5.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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