麥克尼瑪卡方檢定計算器

關於麥克尼瑪卡方檢定

麥克尼瑪檢定用於評估配對二元結果。常見應用包括同一群人的前後測反應、配對病例對照資料，以及對同一受試者進行的兩種診斷檢查。資料組成 2 乘 2 列聯表。儲存格 a 計算兩次測量皆為陽性的配對，d 計算兩次皆為陰性的配對，b 計算陽性轉陰性的變化，c 計算陰性轉陽性的變化。配對關係很重要，因為每組配對內的兩次觀測並不獨立。 虛無假設認為兩種不一致變化方向的機率相等，因此只有 b 與 c 參與檢定統計量。a 與 d 中的一致配對可提供描述性背景，但不能提供方向變化的證據。此未校正漸近版本以 b 與 c 差值的平方除以兩者總和，求得卡方統計量。在虛無假設成立且不一致配對足夠多時，將其與自由度為一的卡方分布比較。 較小的 p 值表示：若兩種變化方向的機率相等，觀察到這種不平衡的情況並不常見。例如，b 為 10、c 為 20 時，未校正統計量約為 3.333，雙尾 p 值約為 0.0679。此結果未達常用的 0.05 門檻，但門檻應在查看資料前設定，並搭配研究設計、效果量與不確定性解讀。 不一致配對總數夠大時，常採用未校正統計量。不一致觀測較少時，卡方近似可能不準確，此時較適合精確二項麥克尼瑪檢定。部分文獻改用葉慈連續性校正，即先將差值的絕對值減一再平方。本工具集中另有「麥克尼瑪檢定計算器」，提供該校正近似。 不要對配對觀測使用一般的皮爾森卡方獨立性檢定，因為它忽略配對內的相依性，回答的是不同問題。也應避免將重複測量當作不同參與者。報告應列出全部四個儲存格、採用的校正或未校正方法、統計量、自由度、p 值及方向性效果估計，讓讀者同時掌握統計與實務意義。

麥克尼瑪卡方檢定範例

如何進行麥克尼瑪檢定

1. 計算兩次測量皆為陽性的配對，填入儲存格 a。
2. 將陽性轉陰性的次數填入 b，陰性轉陽性的次數填入 c。
3. 將兩次測量皆為陰性的配對數填入 d。
4. 選取「計算卡方檢定」，搭配不一致配對數解讀 p 值。