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麦克尼马尔检验计算器
比较两组配对比例（同一受试者两次测量），使用检验统计量、p 值和可复现的 R 命令。请阅读下方的完整解释指南。已在 R 4.3.3 版本中验证。
用简单的话
McNemar检验比较同一受试者的两个相关的“是/否”测量结果——例如，治疗前后症状的变化，或者对每位患者进行的两次检测。由于这两个测量结果是成对出现的，因此普通的卡方检验并不适用；McNemar检验只关注那些发生变化的受试者。
它考察的是2×2配对表格中两个“不一致”的单元格：一个是最初为阳性后来变为阴性的单元格，另一个则相反。如果变化在两个方向上发生的程度相等，则没有实际影响；McNemar检验检测的是两个不一致单元格之间显著的不平衡。
何时使用 McNemar 检验
它适用于配对的二元数据：例如对同一受试者进行前后测量、匹配的病例对照研究，或对每个受试者进行两次诊断测试。问题在于，在考虑两次测量均来自同一受试者的情况下，阳性比例是否发生了变化。
如果你的两组数据是独立的而非配对的，请使用卡方检验；对于小样本，则可使用 Fisher 精确检验。当不一致配对的数量较少时，请使用 McNemar 检验的精确二项式版本，而不是卡方近似值。报告每个方向上的比例变化及其 p 值。不确定你的设计是否为配对设计？我们的交互式检验选择器可以提供帮助。
tab <- matrix(c({a}, {c}, {b}, {d}), nrow = 2) # 行数：加减前，列数：加减后 mcnemar.test(tab) binom.test({b}, {b} + {c}) # 精确 p 值用户指南
何时使用。比较成对的二元结果（同一受试者的前后对比，或匹配的病例对照对）。
假设：各对样本相互独立；两个时间点的结果均为二分变量；只有不一致的样本对才包含信息。
常见错误。不要用于独立样本组（请使用卡方检验或Fisher精确检验）。当不一致样本对少于约25对时，建议使用精确p值。
示例
点击上方的“加载示例数据”，然后点击“运行分析”，即可查看包含图表、公式和解释的完整结果。
案例
- McNemar Q. 关于相关比例差异的抽样误差的注释。心理测量学。1947;12(2):153-157。
- Fagerland MW、Lydersen S、Laake P。二进制匹配对数据的 McNemar 检验。 BMC 医学研究方法。 2013；13：91。
工作实例
示例 1 — 治疗前后对比
假设对 40 名患者在治疗前后进行症状阳性或阴性评分。McNemar 检验忽略症状保持不变的患者，仅比较症状改善（阳性→阴性）的患者人数与症状恶化（阴性→阳性）的患者人数。如果这两个数字之间存在显著差异，则表明症状发生了真正的改变。
例 2 — 少数不一致配对
如果只有少数受试者发生变化，则卡方检验不可靠。精确二项式检验可以直接计算概率，应该改用该检验，就像费舍尔精确检验在稀疏非配对表格中替代卡方检验一样。
需要检验的假设
配对观测。两次测量必须来自同一受试者（或匹配的配对样本）。对于独立样本组，McNemar 检验不适用。
二元结果。每次测量结果都属于两个类别之一。对于配对数据中超过两个类别的情况，需要使用诸如 Stuart-Maxwell 检验之类的扩展方法。
足够的差异样本数。卡方近似检验需要合理数量的差异样本对；当差异样本对数量较少时，应改用精确二项式检验。
常见错误
使用卡方检验分析配对数据
普通的卡方检验假设各组之间相互独立，因此不适用于对同一受试者进行重复测量的情况。McNemar检验才是正确的配对检验。
包括一致性细胞
两次回答相同的受试者无法提供关于变化的信息。麦克尼马尔检验特意只使用两个不一致的单元格。
使用近似值，不和谐度较少
当不一致总数较小时，卡方检验不够准确。应改用精确二项式 McNemar 检验。
仅报告 p 值
说明有多少受试者在每个方向上发生了变化以及所涉及的比例，以便读者能够看到变化的方向和幅度，而不仅仅是重要性。
常見問題解答
McNemar检验与卡方检验有何不同？
卡方检验比较两个独立的组；McNemar检验比较同一受试者的两个配对测量值，并且只使用不一致的配对。
什么时候应该使用确切版本？
当不一致对的数量较少（大约少于 25 对）时，精确二项式检验比卡方近似检验更可靠。
McNemar检验能否处理两个以上的类别？
不直接。对于具有多个类别的配对数据，可以使用诸如 Stuart-Maxwell 检验或 Bhapkar 检验之类的扩展方法。
结果是否与 SPSS、R 和 Stata 的结果一致？
是的。该计算器使用标准的 McNemar 计算方法，并显示完整的 R 命令，方便您复现计算结果。
案例
- Hazra A，Gogtay N。 生物统计学系列模块 4：比较组——分类变量。 印度皮肤病杂志2016;61(4):385–392。PMID 27512183。
- Roldán-Nofuentes JA. Compbdt：一个 R 程序，用于比较两个符合配对设计的二元诊断测试。 BMC Med Res Methodol. 2020;20(1):143. PMID 32503431。
- McNemar Q. 关于相关比例或百分比之差的抽样误差的说明。 Psychometrika. 1947;12(2):153–157.