So führen Sie den McNemar-Test in R durch

Der McNemar-Test wird verwendet, um festzustellen, ob zwischen den gepaarten Daten ein statistisch signifikanter Unterschied in den Anteilen besteht.

In diesem Tutorial wird erklärt, wie der McNemar-Test in R durchgeführt wird.

Beispiel: McNemars Test in R

Angenommen, Forscher möchten wissen, ob ein bestimmtes Marketingvideo die Meinung der Menschen zu einem bestimmten Gesetz ändern kann. Sie befragen 100 Personen, um herauszufinden, ob sie das Gesetz unterstützen oder nicht. Anschließend zeigen sie allen 100 Personen das Marketingvideo und befragen sie erneut, sobald das Video beendet ist.

Die folgende Tabelle zeigt die Gesamtzahl der Personen, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Videos unterstützt haben:

Um festzustellen, ob es einen statistisch signifikanten Unterschied im Anteil der Personen gab, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Videos unterstützt haben, können wir den McNemar-Test durchführen.

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten.

Erstellen Sie zunächst den Datensatz in einer Matrixform.

#Daten erstellen
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")))

#Daten anzeigen
data 
                Before Video
After Video      Support Do Not Support
  Support             30             40
  Do Not Support      12             18

Schritt 2: Führen Sie den McNemar-Test durch.

Führen Sie als Nächstes den McNemar-Test mit der folgenden Syntax durch:

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

wobei:

• x: entweder eine zweidimensionale Kontingenztabelle in Matrixform oder ein Faktorobjekt.
• y: ein Faktorobjekt; wird ignoriert, wenn x eine Matrix ist.
• TRUE: TRUE = Kontinuitätskorrektur bei Berechnung der Teststatistik anwenden; FALSE = Kontinuitätskorrektur nicht anwenden.

Im Allgemeinen sollte eine Kontinuitätskorrektur angewendet werden, wenn einige Zählungen in der Tabelle klein sind. Als Faustregel gilt, dass diese Korrektur normalerweise angewendet wird, wenn eine der Zellenzahlen weniger als 5 beträgt.

Wir werden den McNemar-Test sowohl mit als auch ohne Kontinuitätskorrektur durchführen, um die Unterschiede zu veranschaulichen:

#Führen Sie den McNemar-Test mit Kontinuitätskorrektur durch
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

#Führen Sie den McNemar-Test ohne Kontinuitätskorrektur durch 
mcnemar.test(data, correct=FALSE) 

    McNemar's Chi-squared test

data:  data
McNemar's chi-squared = 15.077, df = 1, p-value = 0.0001032

In beiden Fällen liegt der p-Wert des Tests unter 0,05, daher würden wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schließen, dass der Anteil der Personen, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Marketingvideos unterstützten, statistisch signifikant unterschiedlich war.