为何应使用 McNemar 检验？

McNemar 检验可确定配对比率是否存在差异。例如，您可以使用 McNemar 检验确定培训计划是否会更改正确回答问题的参与者的比率。

下面的样本工作表显示 12 位参与者的汇总数据。第一行“培训前正确回答”显示只有两位参与者在培训之前正确回答了特定的测试问题。C2 列“培训后正确回答”显示有 9 位参与者在培训之后正确回答了相同的问题。此培训似乎提高了正确回答问题的参与者的比率。对这些数据进行 McNemar 检验会产生 0.039 的 p 值，这在 0.05 alpha 水平上很显著。

C1-T	C2	C3
	培训后正确回答	培训后错误回答
培训前正确回答	1	1
培训前错误回答	8	2

您还可以输入原始形式的数据，只要这两列数据仅包含 2 个唯一值（请参见下面的注释）。下面的表格显示的数据与上面输入原始形式数据的表格相同。每行表示一个参与者在培训前和培训后的回答情况。

C1-T	C2-T
之前	之后
错误	正确
错误	正确
错误	正确
错误	正确
错误	错误
错误	正确
正确	正确
错误	错误
正确	错误
错误	正确
错误	正确
错误	正确

注意

两列原始数据必须只包含 2 个唯一值。否则，Minitab 无法了解如何为分析将数据汇总到双因子表中。如果一列或两列原始数据仅包含 1 个唯一值，您应当按照 2 x 2 表的形式输入数据，如表 1 所示。