マクネマーの検定

マクネマーの検定の定義と利点

McNemarの検定は,2つの処理のみがあるときの Cochranの Q 検定の特殊例である.CochranのQ 検定と同様,目的の変数はバイナリである.ただし,McNemarの検定は,2つの利点を持っている:

  1. 正確な p-値を得ることができる ;
  2. 2x2 分割表でデータを要約できる.

両側検定の場合,帰無仮説(H0) と対立仮説 (Ha) は:

H0: 処理 1 = 処理 2 および Ha: 処理 1 ≠ 処理 2

片側検定の場合,左側(下側)検定と右側(上側)検定を区別する必要がある.左側検定では,以下の仮説を用いる:

H0: 処理 1 = 処理 2 および Ha: 処理 1 < 処理 2

右側検定では,以下の仮説を用いる:

H0: 処理 1 = 処理 2 および Ha: 処理 1 > 処理 2

McNemarの検定の入力データ

入力データには3通りの形式が利用できる:

  1. 原” 形式でデータを選択できる.この場合,各列は処理に,各行は被験者(または個人,またはブロック)に対応する.
  2. “グループ化” 形式でデータを選択することもできる.これは,各列が処理に,各行がk 個の処理の一意な組み合わせに対応する.そして,各組み合わせに対応する度数を選択する必要がある.
  3. 2行と2列の分割表を選択することもできる.これを選んだ場合,1番目と2番目の処理がそれぞれ行と列に対応するとみなされる.陽性反応のケース(成功)は,1番目の処理が分割表の最初の行,2番目の処理が最初の列に対応するとみなされる.