Stata'da mcnemar testi nasıl yapılır?
McNemar testi, eşleştirilmiş veriler arasındaki oranlarda istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için kullanabileceğimiz bir testtir.
Bu eğitimde Stata’da McNemar testinin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır.
Örnek: Stata’daki McNemar testi
Diyelim ki araştırmacılar, belirli bir pazarlama videosunun insanların belirli bir yasa hakkındaki görüşlerini değiştirip değiştiremeyeceğini bilmek istiyor. Yasayı destekleyip desteklemediklerini öğrenmek için 100 kişiyle anket yapıyorlar. Daha sonra pazarlama videosunu 100 kişinin tamamına gösteriyorlar ve video bittikten sonra tekrar anket yapıyorlar.
Aşağıdaki tablo, videoyu izlemeden önce ve izledikten sonra yasayı destekleyen kişilerin toplam sayısını göstermektedir:
| Pazarlama öncesi video | ||
|---|---|---|
| Pazarlama sonrası video | Destek | Dayanamamak |
| Destek | 30 | 40 |
| Dayanamamak | 12 | 18 |
Videoyu izlemeden önce ve izledikten sonra yasayı destekleyenlerin oranında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için McNemar testi yapabiliriz.
Stata’da McNemar testini gerçekleştirmek için mcci komutunu kullanabiliriz. Sayımları 2×2’lik tabloya soldan sağa, yukarıdan aşağıya doğru giriyoruz:
McCi 30 40 12 18
Sonucun nasıl yorumlanacağı aşağıda açıklanmıştır:
2 × 2 Tablo: Stata, vaka kontrol çalışmalarında sıklıkla görülen geleneksel etiketleri kullanarak 2 × 2’lik bir sayım tablosu görüntüler. Toplam hesapların toplamının 100’e ulaştığını görebiliriz.
McNemar’s Chi2(1): Bu ki-kare testi istatistiğidir ve 15,08 olarak ortaya çıkar. Stata bu değeri hesaplamak için şu formülü kullanır: (40-12) 2 / (40+12) = 784 / 52 = 15,0769.
Olasılık > chi2: Ki-kare testi istatistiğiyle ilişkili p değeridir. 0,0001 olduğu ortaya çıktı. Bu değer 0,05’ten küçük olduğundan boş hipotezi reddedebilir ve pazarlama videosunu izlemeden önce ve izledikten sonra yasayı destekleyen kişilerin oranının istatistiksel olarak anlamlı derecede farklı olduğu sonucuna varabiliriz.
Ki kare hesaplamasına ilişkin bir not
Aşağıdaki 2×2’lik tablo göz önüne alındığında:
| Pazarlama öncesi video | ||
|---|---|---|
| Pazarlama sonrası video | Destek | Dayanamamak |
| Destek | SAHİP OLMAK | B |
| Dayanamamak | VS | D |
Stata, Ki-kare testi istatistiğini hesaplamak için (BC) 2 / (B+C) formülünü kullanır.
Ancak bazı istatistik ders kitapları, tablodaki bazı sayıların küçük olması durumunda süreklilik düzeltmesi olarak (|BC| – 1) 2 / (B+C) formülünün kullanılmasını önermektedir. Tipik olarak bu düzeltme genellikle hücre sayısı 5’ten az olduğunda uygulanır.
yazar hakkında
Dr.benjamin anderson
Merhaba, ben Benjamin, emekli bir istatistik profesörü ve Statorials öğretmenine dönüştüm. İstatistik alanındaki kapsamlı deneyimim ve uzmanlığımla, öğrencilerimi Statorials aracılığıyla güçlendirmek için bilgilerimi paylaşmaya can atıyorum. Daha fazlasını bil