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McNemar检验和卡方检验有什么区别,您如何知道何时使用它们?
我尝试阅读不同的资料,但仍不清楚哪种测试适合我的情况。关于数据集,我要问三个不同的问题: 在不同的时间测试受试者的X感染。我想知道X之后的X的正比例与X之前的X的正比例是否相关: After |no |yes| Before|No |1157|35 | |Yes |220 |13 | results of chi-squared test: Chi^2 = 4.183 d.f. = 1 p = 0.04082 results of McNemar's test: Chi^2 = 134.2 d.f. = 1 p = 4.901e-31 根据我的理解,由于数据是重复测量的,所以我必须使用麦克尼马尔检验,该检验用于检验X的正数比例是否已更改。 但是我的问题似乎需要卡方检验-测试X之后的阳性比例是否与X之前的阳性比例相关。 我什至不确定我是否正确理解了麦克尼马尔检验与卡方检验之间的区别。如果我的问题是:“与以前不同的X感染对象的比例是多少?”将是正确的检验方法? 类似的情况,但我在某个时间点测量了两种不同的感染,而不是之前和之后: Y |no |yes| X|No |1157|35 | |Yes |220 …