วิธีทำการทดสอบ mcnemar ใน stata
การทดสอบ McNemar เป็นการทดสอบที่เราสามารถใช้เพื่อพิจารณาว่ามีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติในสัดส่วนระหว่างข้อมูลที่จับคู่หรือไม่
บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทดสอบ McNemar ใน Stata
ตัวอย่าง: การทดสอบ McNemar ใน Stata
สมมติว่านักวิจัยต้องการทราบว่าวิดีโอการตลาดบางรายการสามารถเปลี่ยนความคิดเห็นของผู้คนเกี่ยวกับกฎหมายข้อใดข้อหนึ่งได้หรือไม่ พวกเขาสำรวจคน 100 คนเพื่อดูว่าพวกเขาสนับสนุนกฎหมายหรือไม่ จากนั้นพวกเขาจึงแสดงวิดีโอการตลาดแก่คนทั้ง 100 คน และสำรวจพวกเขาอีกครั้งหลังจากวิดีโอจบ
ตารางต่อไปนี้แสดงจำนวนผู้ที่สนับสนุนกฎหมายก่อนและหลังดูวิดีโอ:
วีดีโอก่อนทำการตลาด | ||
---|---|---|
วิดีโอหลังการตลาด | สนับสนุน | ทนไม่ไหว. |
สนับสนุน | 30 | 40 |
ทนไม่ไหว. | 12 | 18 |
เพื่อตรวจสอบว่าสัดส่วนของผู้ที่สนับสนุนกฎหมายก่อนและหลังดูวิดีโอมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่ เราจึงทำการทดสอบ McNemar ได้
ใน Stata เราสามารถใช้คำสั่ง mcci เพื่อทำการทดสอบ McNemar เราป้อนจำนวนลงในตาราง 2×2 จากซ้ายไปขวาบนลงล่าง:
แมคชี 30 40 12 18
ต่อไปนี้เป็นวิธีการตีความผลลัพธ์:
ตาราง 2 × 2: Stata แสดงตารางการนับ 2 × 2 โดยใช้ป้ายกำกับทั่วไปที่มักพบเห็นในการศึกษาแบบควบคุมเฉพาะกรณี เราจะเห็นว่าบัญชีทั้งหมดรวมกันเป็น 100
Chi2(1) ของ McNemar: นี่คือสถิติการทดสอบไคสแควร์ ซึ่งกลายเป็น 15.08 Stata ใช้สูตรต่อไปนี้ในการคำนวณค่านี้: (40-12) 2 / (40+12) = 784 / 52 = 15.0769
Prob > chi2: นี่คือค่า p ที่เกี่ยวข้องกับสถิติการทดสอบไคสแควร์ กลายเป็น 0.0001 เนื่องจากค่านี้น้อยกว่า 0.05 เราจึงสามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้และสรุปได้ว่าสัดส่วนของผู้ที่สนับสนุนกฎหมายก่อนและหลังดูวิดีโอการตลาดมีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
หมายเหตุเกี่ยวกับการคำนวณไคสแควร์
รับตาราง 2×2 ต่อไปนี้:
วีดีโอก่อนทำการตลาด | ||
---|---|---|
วิดีโอหลังการตลาด | สนับสนุน | ทนไม่ไหว. |
สนับสนุน | มี | บี |
ทนไม่ไหว. | VS | ดี |
Stata ใช้สูตร (BC) 2 / (B+C) ในการคำนวณสถิติการทดสอบไคสแควร์
อย่างไรก็ตาม หนังสือเรียนสถิติบางเล่มแนะนำให้ใช้สูตร (|BC| – 1) 2 / (B+C) เพื่อแก้ไขความต่อเนื่องเมื่อตัวเลขบางตัวในตารางมีขนาดเล็ก โดยทั่วไป การแก้ไขนี้มักจะใช้เมื่อจำนวนเซลล์น้อยกว่า 5