Points clés
- Catégorie
- Maths, dates et finance
- Types d’entrée
- number, select
- Type de sortie
- json
- Couverture des échantillons
- 4
- API disponible
- Yes
Vue d’ensemble
Ce calculateur de test de McNemar permet d'analyser les changements de proportions dans des données appariées, comme des études avant-après. Il évalue si une intervention a provoqué un changement significatif dans les réponses binaires en utilisant soit le test binomial exact, soit le test du khi-deux avec correction de continuité, en se concentrant sur les paires discordantes.
Quand l’utiliser
- •Pour comparer les résultats d'un même groupe de sujets avant et après un traitement ou une intervention spécifique.
- •Pour analyser des paires assorties dans des études de cas-témoins où chaque sujet est lié à un témoin.
- •Pour vérifier si un changement d'opinion ou de comportement est statistiquement significatif après une campagne de communication.
Comment ça marche
- •Saisissez les fréquences observées pour les quatre combinaisons de réponses : Oui/Oui, Oui/Non, Non/Oui et Non/Non.
- •Choisissez la méthode de calcul entre le test binomial exact (recommandé pour les petits effectifs) ou le test du khi-deux.
- •Définissez le seuil de signification alpha, généralement fixé à 0,05 pour les tests standards.
- •Le calculateur traite les paires discordantes pour générer la valeur p et déterminer si l'hypothèse nulle doit être rejetée.
Cas d’usage
Exemples
1. Impact d'un nouveau traitement sur l'insomnie
Chercheur en médecine- Contexte
- Une étude suit 60 patients souffrant d'insomnie avant et après l'administration d'un nouveau protocole de soin.
- Problème
- Déterminer si le traitement réduit significativement le nombre de patients souffrant d'insomnie.
- Comment l’utiliser
- Entrez 20 pour Oui/Oui, 3 pour Oui/Non (guéris), 12 pour Non/Oui (nouveaux cas), et 25 pour Non/Non.
- Configuration d’exemple
-
method: "exact", alpha: 0.05 - Résultat
- Avec une valeur p de 0,0352, le chercheur rejette l'hypothèse nulle, confirmant l'efficacité statistique du traitement.
2. Efficacité d'une campagne de sensibilisation
Responsable marketing- Contexte
- Un sondage mesure la reconnaissance d'une marque auprès de 100 consommateurs avant et après une campagne publicitaire.
- Problème
- La campagne a-t-elle amélioré la notoriété de la marque de manière significative ?
- Comment l’utiliser
- Saisissez les fréquences de changement de perception dans les quatre cases et sélectionnez la méthode du khi-deux.
- Configuration d’exemple
-
method: "chi-square", alpha: 0.01 - Résultat
- Le calculateur affiche le nombre de paires discordantes et indique si l'augmentation de la notoriété est statistiquement valide au seuil de 1%.
Tester avec des échantillons
math-&-numbersFAQ
Quelle est la différence entre le test exact et le khi-deux ?
Le test binomial exact est préférable pour les petits échantillons avec peu de paires discordantes, tandis que le khi-deux est une approximation pour les grands groupes.
Qu'est-ce qu'une paire discordante ?
Il s'agit des cas où la réponse change entre les deux mesures, soit de 'Oui' vers 'Non', soit de 'Non' vers 'Oui'.
Pourquoi les paires concordantes ne sont-elles pas utilisées ?
Les paires qui ne changent pas (Oui/Oui ou Non/Non) n'apportent aucune information sur l'évolution de la proportion et sont donc exclues du calcul de McNemar.
Que signifie une valeur p inférieure à alpha ?
Cela indique que le changement observé est statistiquement significatif et qu'il est très peu probable qu'il soit dû au seul hasard.
Le test de McNemar peut-il être utilisé pour trois catégories ?
Non, ce test est spécifiquement conçu pour les variables catégorielles binaires à deux niveaux de réponse.