R'de mcnemar testi nasıl yapılır?

McNemar testi, eşleştirilmiş veriler arasındaki oranlarda istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için kullanılır.

Bu eğitimde R’de McNemar testinin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır.

Örnek: R’de 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:

Videoyu izlemeden önce ve izledikten sonra yasayı destekleyenlerin oranında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığını belirlemek için McNemar testi yapabiliriz.

Adım 1: Verileri oluşturun.

Öncelikle veri kümesini raster biçiminde oluşturun.

 #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

Adım 2: McNemar testini gerçekleştirin.

Daha sonra aşağıdaki sözdizimini kullanarak McNemar testini gerçekleştirin:

mcnemar.test(x,y=BOŞ,doğru=DOĞRU)

Altın:

• x : matris biçiminde iki boyutlu bir olasılık tablosu veya bir faktör nesnesi.
• y : bir faktör nesnesi; x bir matris ise göz ardı edilir.
• doğru : DOĞRU = test istatistiklerini hesaplarken süreklilik düzeltmesini uygulayın; YANLIŞ = süreklilik düzeltmesini uygulamayın.

Genel olarak tablodaki bazı sayımların düşük olması durumunda süreklilik düzeltmesi uygulanmalıdır. Tipik olarak bu düzeltme genellikle hücre sayısı 5’ten az olduğunda uygulanır.

Sadece farklılıkları göstermek için McNemar testini süreklilik düzeltmesi ile veya süreklilik düzeltmesi olmadan gerçekleştireceğiz:

 #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

Her iki durumda da testin p değeri 0,05’ten küçüktür, dolayısıyla boş hipotezi reddeder ve pazarlama videosunu izlemeden önce ve izledikten sonra yasayı destekleyen kişilerin oranının istatistiksel olarak farklı olduğu sonucuna varırız.