La prueba de McNemar se utiliza para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa en las proporciones entre los datos emparejados.
Este tutorial explica cómo realizar la prueba de McNemar en R.
Ejemplo: prueba de McNemar en R
Suponga que los investigadores quieren saber si un determinado video de marketing puede cambiar la opinión de la gente sobre una ley en particular. Encuestaron a 100 personas para averiguar si apoyan o no la ley. Luego, les muestran a las 100 personas el video de marketing y las vuelven a encuestar una vez que termina el video.
La siguiente tabla muestra el número total de personas que apoyaron la ley antes y después de ver el video:
| Antes del video de marketing | ||
|---|---|---|
| Después del video de marketing | Apoyo | No apoyes |
| Apoyo | 30 | 40 |
| No apoyes | 12 | 18 |
Para determinar si hubo una diferencia estadísticamente significativa en la proporción de personas que apoyaron la ley antes y después de ver el video, podemos realizar la Prueba de McNemar.
Paso 1: crea los datos.
Primero, cree el conjunto de datos en forma de matriz.
#crear datos
datos <- matriz (c (30, 12, 40, 18), nrow = 2,
dimnames = list ("After Video" = c ("Support", "Do Not Support"),
"Antes del video" = c ("Soporte", "No compatible")))
#ver datos de
datos
Antes del video
Después de la compatibilidad con video no es compatible
Soporte 30 40
No admite 12 18
Paso 2: Realice la prueba de McNemar.
A continuación, realice la prueba de McNemar con la siguiente sintaxis:
mcnemar.test (x, y = NULL, correct = TRUE)
dónde:
- x : una tabla de contingencia bidimensional en forma de matriz o un objeto factor.
- y : un objeto de factor; ignorado si x es una matriz.
- correcto : VERDADERO = aplicar corrección de continuidad al calcular la estadística de prueba; FALSO = no aplicar corrección de continuidad.
En general, se debe aplicar una corrección de continuidad cuando algunos recuentos en la tabla son pequeños. Como regla general, esta corrección se aplica normalmente cuando cualquiera de los recuentos de células es inferior a 5.
Realizaremos la prueba de McNemar con y sin una corrección de continuidad, solo para ilustrar las diferencias:
#Realice la prueba de McNemar con corrección de continuidad mcnemar.test (datos) Prueba de chi-cuadrado de McNemar con corrección de continuidad datos: datos Chi-cuadrado de McNemar = 14.019, gl = 1, valor p = 0.000181 #Realice la prueba de McNemar sin corrección de continuidad mcnemar.test (datos, correcto = FALSO) Prueba de chi-cuadrado de McNemar datos: datos Chi-cuadrado de McNemar = 15.077, gl = 1, valor p = 0.0001032
En ambos casos, el valor p de la prueba es menor que 0.05, por lo que rechazaríamos la hipótesis nula y concluiríamos que la proporción de personas que apoyaron la ley antes y después de ver el video de marketing fue estadísticamente significativa diferente.
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- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
