[내가 하는 통계 분석] 정확 맥니마 검정(exact McNemar test) in SPSS

안녕하세요, 산격동 너구리입니다.

 

 

이번 포스팅은,

 

SPSS를 이용한 "정확 맥니마 검정"입니다.

 

사실 exact McNemar test로 표기하는 것이 맞는지는 잘 모르겠네요.

 

카이제곱 검정에서 빈도가 적을 때, 피셔의 정확 검정을 사용하는 것처럼

 

 McNemar test에서도 빈도가 적을 때, exact p-value를 확인하는 것이 적절합니다.

 

해당 포스팅에서는 exact McNemar test로 표현하도록 하겠습니다.

 

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개요

 

정확 맥니마 검정이란??

2x2 빈도표에서 사용합니다.

표본이 독립이 아닐 때(=대응표본일 때), 맥니마 검정을 사용하는데,

이 때, 빈도가 적다면 정확 검정을 통한 p-value를 확인합니다.

이를 이번 포스팅에서는 정확 맥니마 검정이라고 표현하도록 하겠습니다.

 

 

 가정

1. 표본이 대응 표본이다. (표본들이 독립이 아님.)

[출처] Wikipedia

 

맥니마 검정은 b + c  > 25 가 되어야 하는데요,

 

이 때, 2번째 가정인 b + c > 25가 되지 못 할 때, 사용하는 것이 정확 맥니마 검정입니다.

 

 가설

귀무가설 : $ p_b = p_c $

대립가설 : $ p_b \neq p_c $

 

분설 절차나 해석은 맥니마 검정과 동일하게 생각하시면 됩니다.

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예제

12. [산격동 너구리] exact Mcnemar test 예제.csv

0.00MB

 

lunch-box.tistory.com/107?category=873052

[내가 하는 통계 분석] 맥니마 검정(McNemar test) in SPSS

이전 포스팅인 맥니마 검정의 예제와 동일합니다. 차이점은 일부분을 제거하여 빈도를 줄였습니다.

 

검사 결과가 양성/음성인 검사가 있다고 했을 때,

 

특정 처치 전 검사 결과와 처치 후 검사 결과를 기록한 데이터라고 생각하시면 되겠습니다.

 

 

데이터 불러오기

가정

1. 대응 표본

 

동일한 사람에게서 "전", "후" 결과를 얻었으므로 대응 표본임을 알 수 있습니다.

 

 

2. 빈도

 

아래의 검정 결과에서 빈도표를 확인하실 수 있습니다.

 

빈도표에서 b + c = 24이므로, 맥니마 검정이 아닌 정확 맥니마 검정 결과를 확인하겠습니다.

 

가설

귀무가설 : 처치 전 양성 비율과 처치 후 양성 비율은 동일하다.

대립가설 : 처치 전 양성 비율과 처치 후 양성 비율은 동일하지 않다.

 

 

정확 맥니마 검정

 

이전 포스팅에서 교차 분석으로 하는 맥니마 검정은 정확 검정이라고 말씀드렸죠.

 

따라서 지금은 교차 분석으로 검정한 결과를 보셔도 됩니다.

 

물론 이전 포스팅처럼 비모수 탭에서 할 수도 있습니다.

 

이번에는 정확 유의확률(양측)과 위의 교차 분석 결과가 동일한 것을 확인하실 수 있습니다.

 

p-value=0.023 이므로 귀무가설을 기각하여,

 

"처치 전 양성 비율과 처치 후 양성 비율은 동일하지 않다."인 대립가설을 채택하게 됩니다.

 

또한, 처치 후의 양성 비율이 감소함을 확인할 수 있습니다.

 

따라서, "처치는 양성 비율을 줄이는데 영향을 미친다."라는 해석까지 할 수 있습니다.

 

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이것으로 SPSS를 이용한 정확 맥니마 검정에 대해 마치도록 하겠습니다.

 

이상, 산격동 너구리였습니다.

 

감사합니다.

 

 

 

* 잘못된 정보 및 오타가 포함되어 있을 수 있습니다.

  그대로 받아들이시기보다는 다른 사람의 의견도 참고하셔서 분석하시길 바랍니다.

 

* 포스팅 내용 및 통계 분석 관련 질문은 언제나 환영입니다.

  가능한 선에서 최대한 답변하도록 하겠습니다.