{"id":840,"date":"2023-07-28T14:09:15","date_gmt":"2023-07-28T14:09:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-mcnemars-python\/"},"modified":"2023-07-28T14:09:15","modified_gmt":"2023-07-28T14:09:15","slug":"teste-mcnemars-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/teste-mcnemars-python\/","title":{"rendered":"Como realizar o teste mcnemar em python"},"content":{"rendered":"

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

Este tutorial explica como realizar o teste McNemar em Python.<\/span><\/p>\n

Exemplo: o teste McNemar em Python<\/strong><\/span><\/h3>\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<\/strong><\/span><\/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

Etapa 1: crie os dados.<\/strong><\/span><\/p>\n

Primeiro, criaremos uma tabela para armazenar nossos dados:<\/span><\/p>\n

 data = [[30, 40],\n         [12, 18]]\n<\/strong><\/pre>\n
 Passo 2: Realize o teste de McNemar<\/strong><\/span><\/p>\n
 A seguir, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o mcnemar()<\/a> da biblioteca python statsmodels, que usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n
 mcnemar(matriz, exato=Verdadeiro, corre\u00e7\u00e3o=Verdadeiro)<\/strong><\/span><\/p>\n
 Ouro:<\/span><\/p>\n