Как выполнить тест Макнемара в SPSS
Тест Макнемара используется для определения наличия статистически значимой разницы в пропорциях между парными данными.
В этом руководстве объясняется, как выполнить тест Макнемара в SPSS.
Пример: тест Макнемара в SPSS.
Предположим, исследователи хотят знать, может ли определенное маркетинговое видео изменить мнение людей о том или ином законе. Они опрашивают 25 человек, чтобы выяснить, поддерживают они закон или нет. Затем они показывают всем 25 людям маркетинговое видео и снова опрашивают их, когда видео заканчивается.
В следующей таблице показано общее количество людей, поддержавших закон как до, так и после просмотра видео:
| | До маркетингового видео | | --- | --- | | После маркетингового видео | Не поддерживать | Поддерживать | | Не поддерживать | 7 | 5 | | Поддерживать | 3 | 10 |
Чтобы определить, была ли статистически значимая разница в доле людей, поддержавших закон до и после просмотра видео, мы можем использовать следующие шаги для выполнения теста Макнемара в SPSS:
Шаг 1: Введите данные.
Сначала введите данные, как показано ниже:
Каждая строка показывает идентификатор человека, его позицию до просмотра маркетингового видео и их позицию после просмотра маркетингового видео.
Шаг 2: Выполните тест Макнемара.
Перейдите на вкладку « Анализ », затем « Описательная статистика » и « Перекрестные таблицы ».
Перетащите переменную « После » в поле «Строки», а переменную « До » — в поле «Столбцы». Затем нажмите кнопку « Статистика » и убедитесь, что флажок рядом с McNemar установлен. Затем нажмите «Продолжить».Затем нажмите ОК .
Шаг 3: Интерпретируйте результаты.
После того, как вы нажмете OK , отобразятся результаты теста Макнемара:
В первой таблице отображается количество пропущенных наблюдений в наборе данных. Мы видим, что в этом примере пропущено 0 случаев.
Во второй таблице представлена перекрестная таблица общего числа лиц, поддержавших или не поддержавших закон до и после просмотра маркетингового видео.
В третьей таблице представлены результаты теста Макнемара. P-значение теста составляет 0,727.Поскольку это значение составляет не менее 0,05, у нас нет достаточных оснований утверждать, что доля людей, поддержавших закон до и после просмотра рекламного ролика, статистически значимо различалась.
Примечание о расчете p-значения
Учитывая следующую таблицу 2 × 2:
| | До маркетингового видео | | --- | --- | | После маркетингового видео | Не поддерживать | Поддерживать | | Не поддерживать | А | Б | | Поддерживать | С | Д |
SPSS использует формулу (|BC| – 1) 2 / (B+C) для расчета статистики критерия хи-квадрат.
В этом примере статистика критерия хи-квадрат оказывается равной (|5-3| – 1) 2 / (5+3) = 1/8 = 0,125.
Значение p соответствует статистике критерия хи-квадрат с 1 степенью свободы. Используя Калькулятор хи-квадрат для P-значения , мы находим, что значение хи-квадрат 0,125 с 1 степенью свободы равно p-значению 0,727 .