マクネマーの検定を使用すべき理由

マクネマーの検定では、対応のある比率が異なるかどうかを判断します。たとえばマクネマーの検定を使用して、トレーニングプログラムによって質問に正しく解答する参加者の比率が変化するかどうかを判断できます。

次のサンプルワークシートは、12人の参加者の要約データを示しています。最初の行「前に正解」は、トレーニング前では、ある質問に正しく解答していた参加者が2人しかいなかったことを示しています。C2列「後で正解」は、トレーニング後に同じ質問に正しく解答した参加者が9人いたことを示しています。このトレーニングによって、質問に正しく解答する参加者の比率が高くなったように見えます。こうしたデータでマクネマーの検定を実施するとp値が0.039と得られ、これは0.05のα水準で有意です。

C1-T C2 C3
  後に正確 後に不正確
前に正確 1 1
前に不正確 8 2

両方の列に2つの一意の値が含まれているため、生形式でデータを入力することもできます(下の備考参照)。次の表には、生形式で入力された上の表と同じデータが示されています。それぞれの行は、1人の参加者がトレーニングの前と後にどう回答したかを示しています。

C1-T C2-T
変更前 変更後
不正確 正確
不正確 正確
不正確 正確
不正確 正確
不正確 不正確
不正確 正確
正確 正確
不正確 不正確
正確 不正確
不正確 正確
不正確 正確
不正確 正確

生データの両方の列には、正確に2つの一意の値が含まれている必要があります。そうでない場合、Minitabではこの分析でデータを2元表に要約できません。生データの片方または両方の列に一意値が1つしか含まれていない場合、表1で示しているようにデータを2 x 2表として入力する必要があります。

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