Бесплатный калькулятор Editverse
Калькулятор тестов Макнемара
Сравните две парные пропорции — одни и те же испытуемые, измеренные дважды — с помощью критерия статистики, p-значения и воспроизводимой команды R. Полное руководство по интерпретации приведено ниже. Проверено на основе R 4.3.3.
Простыми словами
Тест Макнемара сравнивает два связанных измерения «да/нет» у одних и тех же испытуемых — например, симптом, присутствовавший до и после лечения, или два теста, проведенных у каждого пациента. Поскольку два измерения являются парными, обычный критерий хи-квадрат недействителен; тест Макнемара фокусируется только на тех испытуемых, у которых произошли изменения.
Тест рассматривает две «несогласованные» ячейки парной таблицы 2×2: те, которые сначала были положительными, а затем отрицательными, и те, которые изменились в обратную сторону. Если изменения происходят одинаково в обоих направлениях, реального эффекта нет; тест Макнемара выявляет сильный дисбаланс между двумя несогласованными ячейками.
Когда следует применять тест Макнемара
Используйте его для парных бинарных данных : измерения «до» и «после» у одних и тех же людей, подобранные пары «случай-контроль» или два диагностических теста, примененных к каждому субъекту. Вопрос в том, изменилась ли доля положительных результатов с учетом того, что два измерения получены от одних и тех же людей.
Если ваши две группы независимы, а не парны, используйте критерий хи-квадрат или, для небольших выборок, точный критерий Фишера . Если количество несогласованных пар невелико, используйте точную биномиальную версию критерия Макнемара вместо приближения хи-квадрат. Сообщите об изменении долей в каждом направлении вместе со значением p. Не уверены, является ли ваша экспериментальная схема парной? Наш интерактивный инструмент выбора теста может помочь.
Ожидается: одна строка на запись — время, событие (1=событие, 0=цензурировано)[, группа]
Вставьте CSV-файл сюда или выберите нужный вариант. Файл обрабатывается в вашем браузере — ничего не загружается.
Ожидается: одна строка на запись — время, событие (1=событие, 0=цензурировано)[, группа]
library(survival) df <- read.csv(text = "time,event,group {km_csv}") fit <- survfit(Surv(time, event) ~ group, data = df) summary(fit); survdiff(Surv(time, event) ~ group, data = df)Инструкция
Когда использовать. Оцените вероятность выживания с течением времени на основе цензурированных данных о времени до наступления события и сравните группы с помощью лог-рангового теста.
Предположения. Цензурирование не дает информации; время выживания измеряется от общего источника.
Распространенные ошибки. Не следует в конце рассматривать подвергнутые цензуре субъекты как не имеющие событий — метод уже учитывает их.
Рабочий пример
Нажмите «Загрузить пример данных» выше, затем «Запустить анализ» , чтобы увидеть полный результат с графиком, формулой и интерпретацией для этого теста.
Референсы
- Каплан Э.Л., Мейер П. Непараметрическая оценка по неполным наблюдениям. Журнал Американской статистической ассоциации, 1958;53:457-481.
Отработанные примеры
Пример 1 — До и после лечения
Предположим, что у 40 пациентов до и после терапии был выявлен положительный или отрицательный результат по одному из симптомов. Тест Макнемара игнорирует тех, у кого состояние осталось неизменным, и сравнивает количество пациентов, у которых наблюдалось улучшение (положительный результат → отрицательный), с количеством пациентов, у которых состояние ухудшилось (отрицательный результат → положительный). Большое расхождение между этими двумя показателями свидетельствует о реальном изменении.
Пример 2 — Несколько несогласованных пар
Если изменилось лишь небольшое количество испытуемых, критерий хи-квадрат становится ненадежным. Точная биномиальная версия вычисляет вероятность напрямую и должна быть представлена вместо нее, подобно тому как точный критерий Фишера заменяет критерий хи-квадрат для разреженных непарных таблиц.
Предположения, которые необходимо проверить
Парные наблюдения. Два измерения должны быть получены от одних и тех же испытуемых (или от парных испытуемых). Для независимых групп тест Макнемара не подходит.
Бинарные результаты. Каждое измерение относится к одной из двух категорий. Для парных данных, содержащих более двух категорий, необходимо расширение, например, тест Стюарта-Максвелла.
Достаточное количество несовпадающих пар. Для аппроксимации хи-квадрат требуется разумное количество несовпадающих пар; если это число мало, следует перейти к точному биномиальному тесту.
Распространенные ошибки
Применение критерия хи-квадрат к парным данным
Обычный критерий хи-квадрат предполагает независимость групп и недействителен для повторных измерений одних и тех же субъектов. Правильным парным критерием является критерий Макнемара.
Включая согласованные клетки
У испытуемых, давших одинаковый ответ оба раза, отсутствует информация об изменении. В тесте Макнемара намеренно используются только две ячейки с расходящимися ответами.
Использование приближения с небольшим количеством дискордантов
Когда сумма несовпадающих значений невелика, версия критерия хи-квадрат неточна. Вместо нее используйте точный биномиальный критерий Макнемара.
Сообщается только значение p.
Укажите, сколько субъектов изменилось в каждом направлении, и соответствующие пропорции, чтобы читатели могли увидеть направление и величину изменений, а не только их значимость.
Часто задаваемые вопросы
Чем тест Макнемара отличается от критерия хи-квадрат?
Критерий хи-квадрат сравнивает две независимые группы; критерий Макнемара сравнивает две пары измерений у одних и тех же испытуемых и использует только несовпадающие пары.
Когда следует использовать именно ту версию?
Когда число несогласованных пар невелико (примерно менее 25), точный биномиальный тест оказывается более надежным, чем приближение хи-квадрат.
Может ли тест Макнемара охватить более двух категорий?
Не напрямую. Для парных данных с несколькими категориями используйте расширенные тесты, такие как тест Стюарта-Максвелла или тест Бхапкара.
Соответствуют ли результаты данным, полученным в SPSS, R и Stata?
Да. Калькулятор использует стандартный метод вычислений Макнемара, как и любое другое программное обеспечение, и отображает точную команду R, чтобы вы могли её воспроизвести.
Похожие калькуляторы
Референсы
- Хазра А, Гогтай Н. Модуль 4 курса биостатистики: сравнение групп — категориальные переменные. Индийский Дж Дерматол. 2016;61(4):385–392. PMID 27512183.
- Рольдан-Нофуэнтес JA. Compbdt: программа на языке R для сравнения двух бинарных диагностических тестов в рамках парного дизайна. BMC Med Res Методол. 2020;20(1):143. PMID 32503431.
- Макнемар, вопрос. Примечание об ошибке выборки, возникающей при разности коррелированных долей или процентов. Psychometrika. 1947;12(2):153–157.
Вам нужен такой анализ для вашей рукописи?
Наши биостатистики со степенью доктора наук анализируют ваши парные категориальные данные, выбирают точный или приблизительный тест и предоставляют готовые к публикации таблицы с воспроизводимым результатом работы в R.