統計-マクネマー検定
マクネマー検定は、個人の精神状態が以前に指摘された状況の一部として、その後、もしあれば感情の進歩の本質をテストするための事後処理の後に、2つの関連する例に利用されます。
マクネマー検定は、情報が2つの関連するサンプルの真実を物語っている場合に特に役立ちます。ほとんどの場合、この情報は、個人の心の状態が治療を監督する前に記録され、その後、治療の管理の結果として対比および調査される状況の一部として利用されます。これらの線に沿って、マクネマー検定を利用すると、次のように表を利用して治療を規制した後、個人の態度や想定に調整があるかどうかを判断できると言えます。
治療前 | 治療後 | |
---|---|---|
好意 | ||
好意 | A | B |
好まない | C | D |
ご覧のように、CとBは仮定を変えず、治療を行った後でも「好まない」と「好む」を個別に示しています。しかし、治療前に良かったAは、 Dの治療およびその逆。したがって、それは言うことができます ${A+D}$ 個人の反応の変化を示しています。
マクネマー検定の帰無仮説は、 ${\frac{(A+D)}{2}}$ ケースは一方向に変化し、同じ割合の変化が他の方向に発生します。
マクネマー検定統計量は、変換された_testモデルを次のように使用します。
${x^2 = \frac{(|A-D|-1)^2}{(A+D)}}$
(自由度= 1)
Acceptance Criteria: 計算値がテーブル値よりも小さい場合は、帰無仮説を受け入れます。
Rejection Criteria: 計算された値がテーブル値よりも大きい場合、帰無仮説は棄却されます。
図
実験の前後で、300人の回答者から得られた回答は次のように分類されました。
治療前 | 治療後 | |
---|---|---|
好意 | ||
好意 | 60 = A | 90 = B |
好まない | 120 = C | 30 = D |
治療後の人々の意見に有意差がある場合は、マクネマー検定を使用して、5%の有意水準で検定します。
Solution:
${H_o}$:実験後も人の意見に違いはありません。
検定統計量は、次の式を使用して計算されます。
1 DFの5%有意水準での検定の値は3.84です。テストが表の値よりも大きいため、帰無仮説は棄却されます。つまり、治療後に人々の意見が変わりました。