Як виконати тест макнемара в spss

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

У цьому підручнику пояснюється, як виконати тест McNemar у SPSS.

Приклад: тест МакНемара в SPSS

Скажімо, дослідники хочуть знати, чи може певне маркетингове відео змінити думку людей щодо певного закону. Вони опитали 25 осіб, щоб дізнатися, чи підтримують вони закон. Потім вони показують маркетингове відео всім 25 людям і знову беруть у них інтерв’ю 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 використати такі кроки для виконання тесту МакНемара в SPSS:

Крок 1: Введіть дані.

Спочатку введіть дані, як показано нижче:

У кожному рядку відображається ідентифікатор особи, її місцезнаходження до перегляду маркетингового відео та місцезнаходження після перегляду маркетингового відео.

Крок 2: Виконайте тест МакНемара.

Клацніть вкладку «Аналіз» , потім «Описова статистика» , потім «Крос-таблиці» :

Перетягніть змінну « Після» в область під назвою «Рядки», а змінну «До» — у область під назвою «Стовпці». Потім клацніть кнопку « Статистика» та переконайтеся, що біля McNemar поставлено прапорець. Потім натисніть Продовжити . Потім натисніть OK .

Крок 3: Інтерпретація результатів.

Після натискання кнопки OK відобразяться результати тесту McNemar:

Перша таблиця відображає кількість відсутніх випадків у наборі даних. Ми бачимо, що в цьому прикладі немає 0 випадків.

Друга таблиця представляє перехресну таблицю загальної кількості людей, які підтримали або не підтримали закон до та після перегляду маркетингового відео.

У третій таблиці наведено результати тесту Мак-Немара. P-значення тесту становить 0,727 . Оскільки це значення не менше 0,05, ми не маємо достатніх доказів, щоб стверджувати, що частка людей, які підтримали закон до та після перегляду маркетингового відео, статистично суттєво відрізнялася.

Примітка щодо розрахунку p-значення

Дано таку таблицю 2×2:

SPSS використовує формулу (|BC| – 1) ² / (B+C) для обчислення статистики хі-квадрат.

У цьому прикладі статистика хі-квадрат становить (|5-3| – 1) ² / (5+3) = 1/8 = 0,125.

P-значення відповідає статистиці хі-квадрат із 1 ступенем свободи. Використовуючи калькулятор хі-квадрат до P-значення , ми знаходимо, що значення хі-квадрат 0,125 з 1 ступенем свободи дорівнює значенню p 0,727 .