Datos clave
- Categoría
- Matemáticas, fechas y finanzas
- Tipos de entrada
- number, select
- Tipo de salida
- json
- Cobertura de muestras
- 4
- API disponible
- Yes
Resumen
Esta calculadora permite realizar la prueba de McNemar para analizar cambios en datos categóricos binarios pareados, comparando resultados antes y después de una intervención. Es ideal para determinar si existe una diferencia significativa en las proporciones de respuestas dicotómicas utilizando el método binomial exacto o la corrección de chi-cuadrado.
Cuándo usarlo
- •Al evaluar la efectividad de un tratamiento médico comparando el estado de salud de los mismos pacientes antes y después de la medicación.
- •Para analizar cambios en la opinión o preferencia de un grupo de sujetos tras ser expuestos a un estímulo o campaña.
- •En estudios de diagnóstico para comparar la sensibilidad y especificidad de dos pruebas aplicadas a la misma muestra.
Cómo funciona
- •Ingrese las frecuencias de las cuatro celdas de la tabla de contingencia 2x2, representando las combinaciones de respuestas 'Sí' y 'No' en ambos momentos.
- •Seleccione el método de cálculo: 'Binomial exacto' para muestras con pocos cambios o 'Chi-cuadrado' para muestras más grandes.
- •Defina el nivel de significancia (alfa) y el número de decimales deseados para el reporte de resultados.
- •Ejecute el cálculo para obtener el valor p y determinar si se rechaza la hipótesis nula de igualdad de proporciones.
Casos de uso
Comparación de la presencia de un síntoma en pacientes antes y después de administrar un fármaco específico.
Evaluación del cambio en la intención de voto de un panel de electores tras presenciar un debate televisado.
Análisis de la tasa de error de empleados en una tarea técnica antes y después de recibir capacitación especializada.
Ejemplos
1. Evaluación de terapia para el insomnio
Investigador clínico- Contexto
- Un médico estudia a 60 pacientes con insomnio crónico antes y después de completar una terapia conductual de un mes.
- Problema
- Determinar si la terapia redujo significativamente el número de pacientes que reportan dificultad para dormir.
- Cómo usarlo
- Introduzca 20 en 'Antes si despues si', 3 en 'Antes si despues no', 12 en 'Antes no despues si' y 25 en 'Antes no despues no'. Seleccione el método exacto.
- Resultado
- El valor p de 0.0352 confirma que la terapia produjo un cambio significativo en la condición de los pacientes con un nivel de confianza del 95%.
2. Impacto de campaña publicitaria
Analista de marketing- Contexto
- Una marca desea saber si un nuevo anuncio cambió la percepción de 'confianza' en un grupo de 100 consumidores recurrentes.
- Problema
- Validar si el aumento de consumidores que ahora confían en la marca es estadísticamente relevante o fruto del azar.
- Cómo usarlo
- Cargue los conteos de respuestas pareadas en la tabla 2x2, ajuste el alfa a 0.05 y seleccione el método de Chi-cuadrado.
- Resultado
- La herramienta calcula los pares discordantes y entrega el valor p para decidir si la campaña tuvo un impacto real en la percepción.
Probar con muestras
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Preguntas frecuentes
¿Qué son los pares discordantes en esta prueba?
Son los casos donde la respuesta cambió entre las dos mediciones (de Sí a No, o de No a Sí).
¿Cuándo debo elegir el método binomial exacto?
Se recomienda cuando la suma de los pares discordantes es pequeña, generalmente menor a 25.
¿Qué significa un valor p menor que el nivel alfa?
Indica que el cambio observado entre el antes y el después es estadísticamente significativo.
¿Puedo usar esta prueba para grupos independientes?
No, la prueba de McNemar es exclusiva para datos pareados o medidas repetidas sobre los mismos sujetos.
¿Qué tipo de variables analiza esta herramienta?
Analiza variables categóricas dicotómicas, es decir, aquellas que solo tienen dos opciones de respuesta como Sí/No o Éxito/Fallo.