Cramers V ist ein Maß für die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei nominalen Variablen.
Es reicht von 0 bis 1, wobei:
- 0 zeigt keine Assoziation zwischen den beiden Variablen an …
Der McNemar-Test ist ein Test, mit dem wir feststellen können, ob zwischen den gepaarten Daten ein statistisch signifikanter Unterschied in den Anteilen besteht.
In diesem Tutorial wird erklärt, wie der McNemar-Test in Stata durchgeführt wird.
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:
Vor dem Marketing Video | ||
---|---|---|
Nach dem Marketing Video | Unterstützung | Nicht unterstützen |
Unterstützung | 30 | 40 |
Nicht unterstützen | 12 | 18 |
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.
In Stata können wir den Befehl mcci verwenden, um McNemars Test durchzuführen. Wir geben die Anzahl in die 2 × 2-Tabelle von links nach rechts, von oben nach unten ein:
mcci 30 40 12 18
So interpretieren Sie die Ausgabe:
2 × 2-Tabelle: Stata zeigt eine 2 × 2-Tabelle der Zählungen unter Verwendung der herkömmlichen Bezeichnungen an, die häufig in Fall-Kontroll-Studien verwendet werden. Wir können sehen, dass sich die Gesamtzahl auf 100 summiert.
McNemars chi2(1): Dies ist die Chi-Quadrat-Teststatistik, die sich als 15.08 herausstellt. Stata verwendet die folgende Formel, um diesen Wert zu berechnen: (40-12) 2 / (40 + 12) = 784/52 = 15.0769.
Prob > chi2: Dies ist der p-Wert, der mit der Chi-Quadrat-Teststatistik verknüpft ist. Es stellt sich heraus, 0.0001 zu sein. Da dieser Wert weniger als 0,05 beträgt, können wir die Nullhypothese ablehnen und daraus schließen, dass der Anteil der Personen, die das Gesetz vor und nach dem Ansehen des Marketingvideos unterstützt haben, statistisch signifikant unterschiedlich war.
Ausgehend von der folgenden 2 × 2-Tabelle:
Vor dem Marketing Video | ||
---|---|---|
Nach dem Marketing Video | Unterstützung | Nicht unterstützen |
Unterstützung | EIN | B. |
Nicht unterstützen | C. | D. |
Stata verwendet die Formel (B-C)2/(B+C), um die Chi-Quadrat-Teststatistik zu berechnen.
Einige statistische Lehrbücher schlagen jedoch vor, die Formel (|B-C| – 1)2 / (B+C) als Kontinuitätskorrektur zu verwenden, 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.
Cramers V ist ein Maß für die Stärke des Zusammenhangs zwischen zwei nominalen Variablen.
Es reicht von 0 bis 1, wobei:
Ein Phi-Koeffizient ist ein Maß für die Assoziation zwischen zwei binären Variablen.
Um den Phi-Koeffizienten für eine 2 × 2-Tabelle mit zwei Zufallsvariablen zu berechnen, füllen Sie einfach die Zellen der …