R mcnemar.test 計數數據的麥克尼馬爾卡方檢驗

說明

對二維列聯表中行和列的對稱性執行麥克尼馬爾卡方檢驗。

用法

mcnemar.test(x, y = NULL, correct = TRUE)

參數

x	矩陣形式的二維列聯表或因子對象。
y	一個因子對象；如果 x 是矩陣，則忽略。
correct	指示計算檢驗統計量時是否應用連續性校正的邏輯。

細節

無效的是被分類到小區[i,j]和[j,i]的概率是相同的。

如果x是一個矩陣，它被視為一個二維列聯表，因此它的條目應該是非負整數。否則，x 和 y 必須是相同長度的向量或因子。刪除不完整的情況，將向量強製轉換為因子，並根據這些因子計算列聯表。

如果 correct 是 TRUE ，則僅在 2×2 情況下使用連續性校正。

值

類"htest" 的列表包含以下組件：

statistic	麥克尼馬爾統計數據的值。
parameter	檢驗統計量的近似卡方分布的自由度。
p.value	檢驗的 p 值。
method	指示執行的測試類型以及是否使用連續性校正的字符串。
data.name	給出數據名稱的字符串。

例子

## Agresti (1990), p. 350.
## Presidential Approval Ratings.
##  Approval of the President's performance in office in two surveys,
##  one month apart, for a random sample of 1600 voting-age Americans.
Performance <-
matrix(c(794, 86, 150, 570),
       nrow = 2,
       dimnames = list("1st Survey" = c("Approve", "Disapprove"),
                       "2nd Survey" = c("Approve", "Disapprove")))
Performance
mcnemar.test(Performance)
## => significant change (in fact, drop) in approval ratings

參考

Alan Agresti (1990). Categorical data analysis. New York: Wiley. Pages 350-354.