统计 - 麦克尼马尔检验

麦克尼默检验用于两个相关的例子，作为先记录个人心理状态的情况的一部分，然后进行事后处理，以测试情绪进展的必要性（如果有）。

当信息说明两个相关样本的真实情况时，麦克尼默检验特别有用。大多数情况下，这些信息被用作情况的一部分，在监督治疗之前记录个人的精神状态，然后在管理治疗后进行对比和调查。可以这样说，利用麦克尼默检验，我们可以判断个体在调整治疗后的Behave或假设是否有任何变化，如下表所示：

可以看出，即使在进行治疗后，C 和 B 也没有改变他们的假设，并分别显示“不喜欢”和“喜欢”。然而，治疗前良好的 A 在治疗后表现出“不喜欢”反应治疗，反之亦然。因此可以说${A+D}$显示了个体反应的变化。

McNemer 检验的零假设是 ${\frac{(A+D)}{2}}$ 情况在一个方向发生变化，而在其他方向发生相同比例的变化。

McNemer 检验统计量使用转换后的 _test 模型，如下所示：

（自由度 = 1。）

接受标准：如果计算值小于表值，则接受原假设。

拒绝标准：如果计算值大于表值，则拒绝原假设。

插图

在实验之前和之后，从 300 名受访者获得的回答分类如下：

在 5% 显着性水平上进行检验，如果治疗后人们的意见有任何显着差异，则使用 McNemer 检验。

解决方案：

${H_o}$：即使在实验之后人们的看法也没有差异。

使用以下公式计算检验统计量：

1 DF 在 5% 显着性水平下的检验值为 3.84。由于检验大于表值，因此拒绝零假设，即人们的意见在治疗后发生了变化。