麦克尼马检验計算機 & オンラインの式 Calculator Ultra

McNemar検定について

McNemar検定は、ペアになった割合を比較するために用いられる統計的手法です。特に、前後比較研究や、同じ被験者を2つの条件下でテストして応答の整合性を評価する場面で役立ちます。

McNemar検定は、1947年にQuinn McNemarによって最初に導入され、生物統計学や心理学において、ペアになった観測値の二値アウトカム（例：成功/失敗、はい/いいえ）の違いを分析するための基本的なツールとなっています。

McNemar検定の計算は、以下の式に基づいています。

\[ X^2 = \left( \left| b - c \right| - 1 \right)^2 / (b + c) \]

ここで、

\(X^2\) は検定統計量、
\(b\) と \(c\) は不一致ペアの個数で、\(b\) は最初の条件が真で2番目の条件が偽である個数、\(c\) は最初の条件が偽で2番目の条件が真である個数を表します。

ある研究で、30人の被験者が条件Aでは改善したが条件Bでは改善せず (\(b = 30\))、5人の被験者が条件Bでは改善したが条件Aでは改善せず (\(c = 5\)) の場合、McNemar検定統計量は次のようになります。

\[ X^2 = \left( \left| 30 - 5 \right| - 1 \right)^2 / (30 + 5) = \left( 25 - 1 \right)^2 / 35 \approx 16.5714 \]

McNemar検定は、ペアになったサンプルからのカテゴリカルデータを分析するために不可欠です。臨床試験では治療の有効性を比較するために、心理学では行動の変化を評価するために、教育研究ではテストの再テストの信頼性を評価するために使用されます。

McNemar検定は何を教えてくれるのですか？
- 関連する2つのグループ間で、二値変数のペアになった割合に有意な差があるかどうかを評価します。
いつMcNemar検定を使用する必要がありますか？
- サンプルが依存している場合、2x2の分割表で、二値アウトカムが得られた場合に適しています。
McNemar検定の前提条件は何ですか？
- 主要な前提条件は、データが、同じ母集団またはマッチングされたペアから収集されたペアになった二値変数で構成されていることです。

この計算機は、McNemar検定を簡単に実行する方法を提供し、2つの条件にわたってペアになったサンプルで観測された変化や効果についての洞察を提供します。