Как выполнить тест макнемара в r

Тест Макнемара используется для определения наличия статистически значимой разницы в пропорциях между парными данными.

В этом руководстве объясняется, как выполнить тест Макнемара в R.

Пример: тест Макнемара в R

Допустим, исследователи хотят знать, может ли определенное маркетинговое видео изменить мнение людей о конкретном законе. Они опросили 100 человек, чтобы выяснить, поддерживают ли они закон. Затем они показывают маркетинговое видео всем 100 людям и снова опрашивают их после того, как видео будет готово.

В следующей таблице показано общее количество людей, поддержавших закон до и после просмотра видео:

Чтобы определить, существовала ли статистически значимая разница в доле людей, поддержавших закон до и после просмотра видео, мы можем провести тест Макнемара.

Шаг 1: Создайте данные.

Сначала создайте набор данных в растровой форме.

 #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

Шаг 2: Проведите тест Макнемара.

Затем выполните тест Макнемара, используя следующий синтаксис:

mcnemar.test(x,y=NULL,correct=TRUE)

Золото:

• x : либо двумерная таблица сопряженности в матричной форме, либо факторный объект.
• y : факторный объект; игнорируется, если x является матрицей.
• правильно : TRUE = применить коррекцию непрерывности при расчете статистики испытаний; ЛОЖЬ = не применять коррекцию непрерывности.

В общем, поправку на непрерывность следует применять, когда некоторые значения в таблице низкие. Как правило, эта поправка обычно применяется, когда количество ячеек меньше 5.

Мы проведем тест Макнемара с коррекцией непрерывности и без нее, просто чтобы проиллюстрировать различия:

 #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

В обоих случаях значение p теста меньше 0,05, поэтому мы отвергаем нулевую гипотезу и делаем вывод, что доля людей, поддержавших закон до и после просмотра маркетингового видеоролика, статистически различается.