McNemar 검정
| 명령: | 통계 교차분석McNemar 검정 |
|---|
McNemar 검정은 환자가 자신의 대조군이 되는 연구나 “전후” 설계 연구처럼 대응 비율 간의 차이를 검정하려는 경우에 사용하는 2x2 분류표에 대한 검정입니다.
McNemar 검정 대화상자에서 분류 데이터가 들어 있는 두 개의 이산형 이분변수를 지정해야 합니다. 분류 데이터는 숫자 값이나 영숫자(텍스트) 값일 수 있습니다. 필요하면 그룹 만들기 도구를 사용하여 연속형 변수를 이분변수로 변환할 수 있습니다. 두 변수를 합쳐 서로 다른 분류값이 2개를 넘으면 안 됩니다.
예를 들어 한 연구에서 환자 20명에게 치료 전후에 검사를 시행합니다. 검사 결과는 0(음성)과 1(양성)로 코딩됩니다. 치료 전후에 검사 결과가 유의하게 달라졌을까요?
스프레드시트에 데이터를 입력하는 방법
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| CASE | RESULT_BEFORE | RESULT_AFTER | ||
| 1 | 1 | 1 | 1 | |
| 2 | 2 | 0 | 1 | |
| 3 | 3 | 1 | 1 | |
| 4 | 4 | 0 | 0 | |
| 5 | 5 | 1 | 1 | |
| 6 | 6 | 0 | 0 | |
| 7 | 7 | 0 | 0 | |
| 8 | 8 | 1 | 1 | |
| 9 | 9 | 1 | 1 |
필수 입력 항목
McNemar 검정 대화상자는 그에 따라 작성합니다.
관련 분류 데이터가 들어 있는 이산형 변수 두 개를 선택합니다. 분류 데이터는 숫자 값이나 영숫자(텍스트) 값일 수 있지만, 두 변수에 서로 다른 분류값이 2개를 넘으면 안 됩니다.
대화상자를 작성한 후 확인을 클릭하면 관련 통계량과 함께 분류표가 표시됩니다.
분류 A | RESULT_BEFORE |
|---|---|
분류 B | RESULT_AFTER |
| RESULT_AFTER |
| |
|---|---|---|---|
RESULT_BEFORE | 0 | 1 |
|
| 0 | 10 | 1 | 11 (55.0%) |
| 1 | 3 | 6 | 9 (45.0%) |
| 13 | 7 | 20 |
McNemar 검정
차이 | -10.00% |
|---|---|
95% 신뢰구간 | -29.10 ~ 9.10 |
정확 확률(이항 분포)
유의성 | P = 0.6250 |
|---|
  | 빈도 차트 |
분류표
프로그램은 2x2 분류표를 표시합니다.
차이와 P값
프로그램은 비율 간의 차이(백분율로 표시)와 95% 신뢰구간을 제시합니다.
(양측) P값이 일반적인 기준인 0.05보다 작으면 두 비율 사이에 유의한 차이가 있다고 결론짓습니다.
이 예에서는 치료 전 케이스의 45%가 양성(분류 A = 1)이었고 치료 후에는 35%(분류 B = 1)였습니다. 치료 전후의 차이는 -10%이고 95% 신뢰구간은 -29.1%~9.1%이며 유의하지 않습니다(P=0.625, n=20).
참고
양측 P값은 누적 이항분포에 기초합니다.
95% 신뢰구간은 Sheskin(2011)에 따라 계산됩니다.
참고문헌
- Altman DG (1991) Practical statistics for medical research. London: Chapman and Hall.
- Sheskin DJ (2011) Handbook of parametric and non-parametric statistical procedures. 5th ed. Boca Raton: Chapman & Hall /CRC.