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マクネマー検定計算機
2つのペアになった比率（同じ被験者を2回測定した値）を、検定統計量、p値、および再現可能なRコマンドを用いて比較します。詳細な解釈ガイドは以下をご覧ください。R 4.3.3で検証済み。
簡単な言葉で言うと
マクネマー検定は、同じ被験者について関連する2つのイエス/ノーの測定値を比較します。たとえば、治療前と治療後に現れる症状、またはすべての患者に対して実行される2つのテストなどです。2つの測定値はペアになっているため、通常のカイ二乗検定は有効ではありません。マクネマー検定は、変化した被験者のみに焦点を当てます。
この検定は、2×2のペア表における2つの「不一致」セル、つまり最初は正で後に負になったセルと、その逆の方向に変化したセルに着目します。変化が両方向に均等に起こる場合、実際には効果はありません。マクネマー検定が検出するのは、この2つの不一致セル間の大きな不均衡です。
マクネマー検定はいつ使用すべきか
ペアになった二値データに使用します。例えば、同一人物に対する前後の測定値、マッチングされた症例対照ペア、または各被験者に適用された2つの診断テストなどです。問題は、2つの測定値が同一人物から得られたものであるという事実を考慮した上で、陽性率が変化したかどうかです。
2つのグループがペアではなく独立している場合は、カイ二乗検定、またはサンプルサイズが小さい場合はフィッシャーの正確確率検定を使用してください。不一致ペアの数が少ない場合は、カイ二乗近似ではなく、マクネマー検定の正確な二項分布バージョンを使用してください。各方向で変化する割合とp値を報告してください。デザインがペアかどうか不明な場合は、インタラクティブなテストセレクターをご利用ください。
tab <- matrix(c({a}, {c}, {b}, {d}), nrow = 2) # 行: +/- の前、列: +/- の後 mcnemar.test(tab) binom.test({b}, {b} + {c}) # 正確な p 値ユーザーガイド
使用時期：ペアになった二値結果を比較する場合（同一被験者の前後比較、またはマッチングされた症例対照ペア）。
前提条件：ペアは互いに独立している。結果は両方の時点において二値的である。不一致のペアのみが情報を持つ。
よくある間違い。独立したグループには使用しないでください（カイ二乗検定またはフィッシャー検定を使用してください）。不一致ペアが25組未満の場合は、正確なp値を用いることをお勧めします。
実例
上記の「サンプルデータを読み込む」をクリックし、「分析を実行」をクリックすると、このテストの図、数式、解釈を含む完全な結果が表示されます。
参考情報
- McNemar Q. 相関のある比率の差の標本誤差に関する注記。Psychometrika. 1947;12(2):153-157.
- Fagerland MW、Lydersen S、Laake P. バイナリ一致ペア データの McNemar 検定。 BMC Med Res Methodol。 2013;13:91。
実施例
例１ ― 治療前後の比較
治療前と治療後に、40人の患者についてある症状のスコアが陽性か陰性か判定されたとします。マクネマー検定では、変化がなかった患者は除外し、症状が改善した患者（陽性→陰性）の数と悪化した患者（陰性→陽性）の数を比較します。この2つの数の差が大きいほど、実際の変化があったことを示します。
例２ ― 不一致ペアが少ない
被験者のごく少数しか変化しなかった場合、カイ二乗検定は信頼性に欠けます。正確な二項分布を用いた検定は確率を直接計算するため、フィッシャーの正確確率検定が疎な非対応表におけるカイ二乗検定の代替として用いられるのと同様に、こちらを報告すべきです。
確認すべき前提条件
ペア観測。2つの測定値は同一被験者（または対応のあるペア）から得られたものでなければなりません。独立したグループの場合、マクネマー検定は不適切です。
二値結果。各測定値は2つのカテゴリのいずれかに分類されます。ペアデータで3つ以上のカテゴリを扱う場合は、スチュアート・マクスウェル検定などの拡張手法が必要です。
十分な不一致ペア数が必要です。カイ二乗近似には、妥当な数の不一致ペアが必要です。その数が少ない場合は、正確な二項検定に切り替えてください。
よくある間違い
ペアデータに対するカイ二乗検定の使用
通常のカイ二乗検定は、グループが独立していることを前提としており、同一被験者に対する繰り返し測定には適用できません。マクネマー検定は、適切な対応のある検定です。
一致する細胞を含む
2回とも同じ回答をした被験者は、変化に関する情報を持っていません。マクネマー検定では、意図的に回答が一致しなかった2つのセルのみを使用します。
不一致が少ない近似値を使用する
不一致の合計が小さい場合、カイ二乗検定は不正確です。代わりに、正確な二項分布に基づくマクネマー検定を使用してください。
p値のみを報告する
読者が変化の方向性と規模を理解できるよう、各方向に変化した被験者の数と割合を明記してください。単に統計的な有意性だけでなく、変化の度合いも把握できるようにしてください。
よくある質問
マクネマー検定はカイ二乗検定とどのように違うのですか？
カイ二乗検定は2つの独立したグループを比較するのに対し、マクネマー検定は同じ被験者における2つのペア測定値を比較し、不一致のペアのみを使用します。
正確なバージョンはいつ使用すべきですか？
不一致ペアの数が少ない場合（おおよそ25未満）、正確な二項検定はカイ二乗近似よりも信頼性が高い。
マクネマー検定は2つ以上のカテゴリーに対応できますか？
直接的にはできません。複数のカテゴリを持つペアデータの場合は、スチュアート・マックスウェル検定やバプカー検定などの拡張機能を使用してください。
結果はSPSS、R、Stataの結果と一致しますか？
はい。この計算機は標準ソフトウェアとして標準的なマクネマー検定を使用し、再現できるように正確なRコマンドを表示します。
参考情報
- ハズラ A、ゴグタイ N。 生物統計学シリーズ第4モジュール：グループ間の比較 ― カテゴリ変数。 インドのJダーマトール. 2016;61(4):385–392. PMID 27512183.
- ロルダン＝ノフエンテス JA. Compbdt：ペアデザインに基づいて2つの二値診断テストを比較するためのRプログラム。 BMC Med Res メソッド. 2020;20(1):143. PMID 32503431.
- マクネマーQ. 相関のある比率またはパーセンテージの差の標本誤差に関する注記。 心理測定. 1947;12(2):153–157.
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当社の博士号を持つ生物統計学者が、お客様のペアになったカテゴリカルデータを分析し、正確な検定または近似検定を選択し、再現可能なR出力を含む、出版可能な表を提供します。