Calculadora de Teste de McNemar

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Guia de uso da ferramenta

Veja quando usar esta ferramenta, o que ela suporta e como os usuários a aplicam.

Fatos principais

Categoria: Math & Numbers
Tipos de entrada: number, select
Tipo de saída: json
Cobertura de exemplos: 4
API pronta: Sim

Visão geral

A Calculadora de Teste de McNemar é uma ferramenta estatística projetada para analisar mudanças em dados categóricos binários pareados, permitindo determinar se existe uma diferença significativa entre medições realizadas antes e depois de uma intervenção em amostras dependentes.

Quando usar

Quando você precisa comparar respostas do tipo 'sim/não' do mesmo grupo de indivíduos em dois momentos distintos.
Para avaliar a eficácia de um tratamento médico ou intervenção em estudos de caso-controle pareados.
Ao analisar a concordância e discrepância entre dois métodos de diagnóstico aplicados aos mesmos sujeitos.

Como funciona

1Insira as frequências observadas para os quatro cenários de mudança (Sim/Sim, Sim/Não, Não/Sim, Não/Não) na tabela de contingência.
2Escolha entre o método Binomial Exato, ideal para amostras pequenas, ou o Qui-quadrado de McNemar para amostras maiores.
3Defina o nível de significância (Alfa) desejado para o teste, geralmente configurado em 0,05.
4A ferramenta processa os pares discordantes para calcular o valor-p e determinar se a mudança observada é estatisticamente significativa.

Casos de uso

Pesquisas de opinião para medir a mudança de preferência de marca antes e depois de uma campanha publicitária.
Estudos clínicos para verificar se um sintoma desapareceu ou surgiu após a administração de um medicamento.
Testes de usabilidade comparando se usuários conseguem completar uma tarefa antes e depois de um tutorial.

Exemplos

1. Impacto de Treinamento de Vendas

Gerente de RH

Contexto

Uma equipe de 50 vendedores foi avaliada quanto ao cumprimento de metas antes e depois de um workshop intensivo.

Problema

Determinar se o treinamento aumentou significativamente o número de vendedores que atingem a meta.

Como usar

Insira o número de vendedores que batiam metas antes e depois, focando naqueles que mudaram de status.

beforeYesAfterYes: 20, beforeYesAfterNo: 3, beforeNoAfterYes: 12, beforeNoAfterNo: 15, method: 'exact'

Resultado

O valor-p de 0.0352 indica que o treinamento teve um impacto estatisticamente positivo no desempenho.

2. Comparação de Métodos Diagnósticos

Pesquisador Biomédico

Contexto

Comparação entre um teste rápido e um teste padrão ouro para detectar uma condição em 100 pacientes.

Problema

Verificar se o teste rápido apresenta um viés sistemático de resultados falso-positivos ou falso-negativos em relação ao padrão.

Como usar

Preencha a tabela com as concordâncias e discordâncias entre os dois métodos diagnósticos.

Perguntas frequentes

O que são pares discordantes no teste de McNemar?

São os casos que mudaram de categoria entre as duas medições, como passar de 'Sim' para 'Não' ou de 'Não' para 'Sim'.

Quando devo usar o método Binomial Exato?

É recomendado quando a soma dos pares discordantes é baixa (geralmente inferior a 25) para garantir maior precisão.

O teste de McNemar serve para amostras independentes?

Não, ele é específico para dados pareados, onde as mesmas unidades experimentais são medidas duas vezes.

Por que os pares concordantes não afetam o resultado?

O teste foca exclusivamente na mudança de estado; pares que permaneceram iguais não fornecem evidência de alteração sistemática.

O que significa rejeitar a hipótese nula neste teste?

Significa que há evidências estatísticas de que a intervenção ou o tempo causou uma mudança significativa nas proporções.

beforeYesAfterYes: 45, beforeYesAfterNo: 10, beforeNoAfterYes: 2, beforeNoAfterNo: 43, method: 'chi-square'

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Fatos principais

Visão geral

Quando usar

Como funciona

Casos de uso

Exemplos

1. Impacto de Treinamento de Vendas

2. Comparação de Métodos Diagnósticos

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