摘要：mcnemar检验是配对计数资料中检验两种处理是否有差异的常用方法,但该检验的结果只依据不一致的部分,并未充分利用样本所提供的全部信息,而且样本量过大,可能会出现结果与真实情况不符,即阳性率有统计学差异,而实际并无差异的情况。由于该检验应用范围广,且在多数统计教材中未明确指出该局限性,为了使初学者或者临床研究者更加全面了解mcnemar检验,文章通过具体简便的案例,阐述mcnemar检验在应用中存在的问题,以及目前的改良方法和应用该检验比较灵敏度和特异度差异的前提条件。旨在帮助使用者可以正确合理地选择该检验处理配对设计资料,避免产生错误的推论。

摘要：目的比较手工计算与SPSS软件计算mcnemar检验的结果,分析结果不一样的原因。方法选取相关书籍上配对设计资料的应用实例,用两种方法计算:一是利用mcnemar检验公式进行手工计算,二是用SPSS统计软件计算,比较两种计算方法的结果有何不同。结果手工计算的结果为P=0.001,SPSS软件计算的结果为P=0.002,两种方法的结果有出入。结论 SPSS统计软件对配对设计四格表资料进行计算时采用的是一种精确检验,运用的是二项分布原理,虽然与手工计算的结果有些出入,但无论用哪种方法都不会影响到最终的统计推断。

摘要：目的通过验证SPSS软件分析实现配对四格表资料的统计分析两种方法的一致性和相关主要结果的解读。方法SPSS软件提供两种方法可进行配对四格表资料的统计分析,一是列联表资料分析方法,定义行列变量后点击主菜单的Statistics按钮,选择mcnemar选项;二是两相关样本的非参数检验方法,定义配对变量后选择主菜单的mcnemar选项。结果 b+c>25时,列联表分析法和非参数检验法获得结果几乎相同,分别采用二项分布累积计概率和四格表资料校正公式法,P值分别为0.652和0.651;,当b+c≤25时,列联表分析法和非参数检验法获得结果相同,均采用二项分布累积概率法,P值均为0.057。采用列联表资料分析方法,结果是采用二项分布原理计算的双侧尾部累积概率值;采用非参数检验方法,当b+c>25时,结果采用配对四格表资料的校正公式计算的统计量和相应的概率P值,当b+c≤25时,结果采用基于二项分布原理计算的双侧尾部累积概率值。结论配对四格表资料采用列联表资料分析法与非参数检验法的计算结果一致。SPSS软件的配对四格表资料的分析结果主要是基于二项分布原理进行的精确检验和采用配对四格表资料的校正公式计算的结果。

摘要：1.一组样本资料若来自正态总体,可用t检验,若来自非正态总体或总体分布无法确定,可用Wilcoxon符号秩和检验。2.配对设计资料二分类变量,可用mcnemar检验;有序多分类变量,可用Wilcoxon符号秩和检验;

摘要：1．一组样本资料若来自正态总体，可用t检验，若来自非正态总体或总体分布无法确定，可用Wilcoxon符号秩和检验。2．配对设计资料二分类变量，可用mcnemar检验；有序多分类变量，可用Wilcoxon符号秩和检验；

摘要：1.一组样本资料若来自正态总体,可用t检验,若来自非正态总体或总体分布无法确定,可用Wilcoxon符号秩和检验。2.配对设计资料二分类变量,可用mcnemar检验;有序多分类变量,可用Wilcoxon符号秩和检验;

摘要：1.一组样本资料若来自正态总体,可用t检验,若来自非正态总体或总体分布无法确定,可用Wilcoxon符号秩和检验。2.配对设计资料二分类变量,可用mcnemar检验;有序多分类变量,可用Wilcoxon符号秩和检验;连续型变量,若来自正态总体,

摘要：1.一组样本资料若来自正态总体,可用t检验,若来自非正态总体或总体分布无法确定,可用Wilcoxon符号秩和检验。2.配对设计资料二分类变量,可用mcnemar检验;有序多分类变量,可用Wilcoxon符号秩和检验;连续型变量,若来自正态总体,可用配对t检验,否则可用Wilcoxon符号秩和检验;二分类变量,可用χ2检验,有序多分类变量,宜用Wilcoxon符号秩和检验。3.多组独立样本连续型变量值,来自正态总体且方差相等,可用方差分析;否则,进行数据变换使其满足正态性或方差齐性的要求后,采用方差分析;数据变换仍不能满足条件时,可用Kruskal-Kallis秩和检验。二分类变量或无序多分类变量,可用χ2检验。有序多分类变量宜用Kruskal-Wallis秩和检验。4.随机区组设计连续型变量,来自正态总体且方差相等,可用随机区组设计的方差分析;否则,进行据据变换使其满足正态性或方差齐性的要求后,采用方差分析;数据变换仍不能满足条件时,可用Friedman秩和检验。统计分析中检验方法的选择

摘要：1一组样本资料若来自正态总体，可用t检验；若来自非正态总体或总体分布无法确定，可用Wilcoxon符号秩和检验。2配对设计资料二分类变量，可用mcnemar检验；有序多分类变量，可用Wilcoxon符号秩和检验；连续型变量，若来自正态总体，可用配对t检验，否则可用Wilcoxon符号秩和检验。

摘要：1一组样本资料若来自正态总体,可用t检验;若来自非正态总体或总体分布无法确定,可用Wilcoxon符号秩和检验。2配对设计资料二分类变量,可用mcnemar检验;有序多分类变量,可用Wilcoxon符号秩和检验;连续型变量,若来自正态总体,可用配对t检验,否则可用Wilcoxon符号秩和检验。