Cela est dû au fait que SPSS Statistics calcule la valeur p différemment en fonction du nombre de paires discordantes dans votre table Crosstabulation (i. Mais s`il y a une direction vers le mouvement, nous le verrons parce que l`une de ces boîtes violettes sera différente de l`autre. Pour comprendre les différences entre ces deux types de valeur p, et comment les interpréter et les rapporter pour vos résultats, consultez notre guide de test amélioré de McNemar. Le test binomiale exact donne P = 0. Puisque nos pourcentages ne sont pas les mêmes, nous concluons que la course et les douleurs articulaires sont associées. Si votre conception de l`étude ne répond pas à ces trois hypothèses, vous ne pouvez pas utiliser un test de McNemar, mais vous pouvez être en mesure d`utiliser un autre test statistique à la place (en savoir plus sur notre sélecteur de test statistique si tel est le cas). 50 des participants ont été recrutés pour participer à une intervention destinée à avertir des dangers du tabagisme. Ce test est parfois appelé test khi-carré de McNemar parce que la statistique de test a une distribution khi-carré. Cette sortie montre les statistiques de test de McNemar est 21.

Pour un test de McNemar, vous aurez deux ou trois variables: (1) les réponses dichotomes pour le premier de vos groupes apparentés (e. C`est un méchant typo. Nous allons accéder à analyser les tests non paramétriques Legacy Dialogs 2 exemples associés. Une mesure importante que nous pouvons signaler est la proportion de participants non-fumeurs avant et après l`intervention. Est-ce que la proportion de succès par rapport à noter que l`option «d`accord» sur l`énoncé des tableaux produit une des deux statistiques de test de McNemer ainsi qu`une mesure de l`accord appelé Kapped, qui est souvent utilisé comme une mesure de la fiabilité des interévaluateurs. Un test exact de McNemar a déterminé qu`il y avait une différence statistiquement significative dans la proportion de non-fumeurs avant et après l`intervention, p =. Donc, si ces pourcentages étaient les mêmes, nous conclurions que les deux variables ne sont pas associées. La valeur de P à deux queues est égale à 0. Test McNemar pour le cas des tables supérieures à 2X2. Les captures d`écran ci-dessous vous promener. Ainsi, la somme b + c peut être petite et la puissance statistique des essais décrits ci-dessus peut être faible même si le nombre de paires a + b + c + d est grand (voir le deuxième exemple ci-dessus). Dans tous les cas, nous rapportions les deux proportions et la taille de l`échantillon sur laquelle ils étaient basés, probablement dans le style de la table descriptives que nous avons vu plus tôt.

Le test de McNemar donne P = 0. Si b ou c est petit (b + c < 25), alors χ2 {displaystyle chi ^ {2}} n`est pas bien approximé par la distribution chi-squared. Par conséquent, un test de McNemar est le choix approprié pour analyser les données. L`option de contrôle "convenir" demande des tests et des mesures de l`accord de classification pour les tables carrées. Pour le même test sur les données brutes (tableur), consultez le test McNemar dans le menu statistiques. Ainsi, le test fournit des preuves solides pour rejeter l`hypothèse nulle d`aucun effet de traitement.