McNemars Veränderungstest

Statistischer Test für gepaarte Nominaldaten zur Ermittlung signifikanter Proportionsänderungen.

Gepaarte Kontingenztabelle

Beitrag (+)

Beitrag (-)

Vor (+)

Vor (-)

Highlighted cells represent discordant pairs (changes).

Mathematical Basis

χ² = (|b - c| - 0,5)² / (b + c)

Veränderungsanalyse

P-Wert (Signifikanz)0.04139Bedeutende Veränderung

Diskordantes Verhältnis (b:c)15 : 5

Gesamtpaare (N)100

Exact Binomial

Overview

Der McNemar-Test wird zur Analyse gepaarter nominaler Daten verwendet, häufig in „Vorher-Nachher“-Studien. Es konzentriert sich speziell auf „nicht übereinstimmende Paare“ – Probanden, die ihren Status geändert haben – um festzustellen, ob die Proportionalitätsverschiebung statistisch signifikant ist.

💡

Pro Tips

Nicht übereinstimmende Zellen (Ja/Nein und Nein/Ja) bestimmen das gesamte Ergebnis.
Für kleine Stichproben (diskordante Summe < 25) wird automatisch die Exact-Binomial-Methode verwendet.
Bei größeren Stichproben wird zur Verbesserung der Genauigkeit eine Edwards-Kontinuitätskorrektur angewendet.

Fun Facts

"Quinn McNemar entwickelte diesen Test 1947 speziell für psychologische Tests, bei denen dieselben Probanden zweimal gemessen werden."
"In der medizinischen Forschung ist es der Goldstandard für den Vergleich der Empfindlichkeit zweier verschiedener diagnostischer Tests bei derselben Patientengruppe."
"Der Test ignoriert „konkordante Paare“ (Personen, die gleich geblieben sind), da sie keinen Beweis für eine Änderung der Proportionen liefern."

Used with this

Similar tools that might be useful

A/B-Testrechner

Stellen Sie fest, ob Ihre Testergebnisse statistisch signifikant sind.

Absolute vs. relative Unsicherheit

Konvertieren Sie zwischen absoluter (± Einheit) und relativer (%) Unsicherheit.

Bereinigtes R-Quadrat

Bewerten Sie die Modellanpassung unter Berücksichtigung der Anzahl der Prädiktoren.