Як виконати тест макнемара в r

Тест Мак-Немара використовується, щоб визначити, чи існує статистично значуща різниця в пропорціях між парними даними.

У цьому посібнику пояснюється, як виконати тест МакНемара в R.

Приклад: тест МакНемара в R

Скажімо, дослідники хочуть знати, чи може певне маркетингове відео змінити думку людей щодо певного закону. Вони опитують 100 людей, щоб дізнатися, підтримують вони закон чи ні. Потім вони показують маркетингове відео всім 100 людям і знову опитують їх після завершення відео.

У наступній таблиці показано загальну кількість людей, які підтримали закон до та після перегляду відео:

Щоб визначити, чи була статистично значуща різниця у частці людей, які підтримали закон до та після перегляду відео, ми можемо виконати тест МакНемара.

Крок 1: Створіть дані.

Спочатку створіть набір даних у растровому вигляді.

 #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

Крок 2: Виконайте тест Мак-Немара.

Далі виконайте тест McNemar, використовуючи такий синтаксис:

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

золото:

• x : або двовимірна таблиця непередбачуваності у матричній формі, або об’єкт-фактор.
• y : факторний об’єкт; ігнорується, якщо x є матрицею.
• правильно : TRUE = застосувати корекцію безперервності під час обчислення тестової статистики; FALSE = не застосовувати корекцію безперервності.

Загалом, корекцію безперервності слід застосовувати, коли деякі показники в таблиці низькі. Як правило, ця корекція зазвичай застосовується, коли кількість клітинок менше 5.

Ми виконаємо тест МакНемара з корекцією безперервності та без неї, щоб проілюструвати відмінності:

 #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 обох випадках p-значення тесту менше 0,05, тому ми б відхилили нульову гіпотезу та дійшли висновку, що частка людей, які підтримали закон до та після перегляду маркетингового відео, була статистично різною.