Statistics Mcnemar 测试
Mc Nemer 测试用于两个相关示例，作为其中一部分情况，其中先注意到个人的心理状态，然后进行事后处理以测试情绪进展的必要性（如果有）。
当信息说明两个相关样本的真相时，Mc Nemer 测试特别有用。在大多数情况下，这些信息被用作在监督治疗之前记录个人心理状态，然后在管理治疗之后进行对比和调查的情况的一部分。可以这样说，利用McNemer检验可以判断在调整治疗后个体的态度或假设是否有任何调整，如下所示：
可以看出，C 和 B 没有改变他们的假设，即使在治疗后也单独显示"不喜欢"和"喜欢"。但是，在治疗前表现良好的 A 表现出"不喜欢" '治疗后的反应，反之亦然。因此可以说${A+D}$显示了个体反应的变化。
McNemer 检验的原假设是 ${\frac{(A+D)}{2}}$ 个案在一个方向发生变化，而在另一个方向发生相同比例的变化。
McNemer 检验统计量使用转换后的 _test 模型如下：
${x^2 = \frac{(|A-D|-1)^2}{(A+D)}}$
（自由度 = 1、）
接受标准：如果计算值小于表值，则接受原假设。
拒绝标准：如果计算值大于表值，则拒绝原假设。
插图
在实验前后，从 300 名受访者中获得的回答分类如下：
在 5% 的显着性水平上进行检验，如果治疗后人们的意见有任何显着差异，则使用 McNemer 检验。
解决方案：
${H_o}$：即使经过实验，人们的看法也没有差异。
使用以下公式计算检验统计量：
${x^2 = \frac{(|AD|-1)^2}{(A+D)}} \\[7pt] \, = \frac{(|60-30|-1)^2} {(60+30)} \\[7pt] \, = 9.34$
1 D.F. 在 5% 显着性水平下的检验值是 3.84、由于检验大于表值，拒绝原假设，即治疗后人们的意见发生了变化。
