作者s50706123 (大玄)
看板Statistics
標題[問題] Mcnemar細格問題
時間Wed May 5 11:04:44 2021
大家好，
努力爬文查詢都還是不曉得如何解決，再請高手們幫幫忙謝謝> <
我的資料為類別資料 2*5
查詢到前後測的資料需跑Mcnemar檢定
但是我前測有1細格為0
所以跑SPSS時跑不出值
想請問遇到此情形該如何解決，謝謝!!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.53.129.141 (臺灣)
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Statistics/M.1620183886.A.69A.html
1F：→ yhliu: McNemar 檢定小樣本直接用二項分布計算.05/05 13:54
2F：→ yhliu: 不懂你的 "資料為類別資料 2*5" 是何意? 是5個配對? 這樣05/05 13:55
3F：→ yhliu: 的小樣本不適合用常態近似. 而這麼小的樣本也很難獲得有05/05 13:57
4F：→ yhliu: 意義的結論---很難達到統計顯著性.05/05 13:58
6F：→ s50706123: 是想表達↑這個意思才對，想請問您知道這該如何處理嗎~05/05 14:34
7F：→ s50706123: ? 謝謝05/05 14:34
※ 編輯: s50706123 (27.53.129.141 臺灣), 05/05/2021 14:36:36
8F：→ andrew43: 我猜5是5類outcome，但注意有序或無序會是不同方法處理05/05 16:28
9F：→ andrew43: 看到原po補上的說明，更困惑了。05/05 16:29
10F：→ andrew43: 原po還是看一看mcnemar的教學，次數不會整理成這樣05/05 16:31
11F：→ andrew43: 而會是6*6的方矩陣。05/05 16:32
12F：→ andrew43: 不過如此一來勢必一大堆cell值太小。考慮exact或permute05/05 16:33
13F：→ andrew43: 並留意1-6選擇是有序或無序。05/05 16:33
14F：→ s50706123: 抱歉抱歉，是要整理成這樣呈現才對，剛剛傳的時候忘記>05/05 17:18
※ 編輯: s50706123 (27.53.129.141 臺灣), 05/05/2021 17:26:31
16F：→ s50706123: 請問A大如果是成對樣本資料，也能使用exact嗎@@? 05/05 17:29
17F：→ andrew43: 可以。不過我不用spss，但看一下手冊應是可行但要寫指令 05/05 17:31
18F：→ s50706123: 不好意思，請問是指 Fisher's exact test對嗎~? 05/05 17:40
19F：→ andrew43: 不是。我們都在討論Marginal Homogeneity Tests，其中若 05/05 17:42
20F：→ andrew43: 只有二類outcome就是McNemar test，和fisher exact無關 05/05 17:42
21F：→ andrew43: 嚴格來說，你要做 Stuart(-Maxwell) test 的 exact或 05/05 17:46
22F：→ andrew43: permutation方法。若是有序outcome則是Birch test。 05/05 17:47
23F：→ s50706123: 原來如此!! 那我查查看 Stuart(-Maxwell) test ，真的 05/05 17:52
24F：→ s50706123: 非常感謝您 > <" 05/05 17:52
25F：→ yhliu: McNemar test 是成對2元反應資料, 多元反應資料一般考慮兩 05/06 11:11
26F：→ yhliu: 種一般化, 一是如上所說的邊際均齊性, 在前後測資料即是 05/06 11:13
27F：→ yhliu: 後測與前測之邊際分布相同; 另一是對稱性, 即 i→j 與 j→i 05/06 11:15
28F：→ yhliu: 的比什例皆相同. 但實務上不一定要限制在這兩方面. 以所整 05/06 11:16
29F：→ yhliu: 理出來的結果看起來, 似乎傾向於 i→i-1. 變數之分類如係 05/06 11:18
30F：→ yhliu: 順序型, 這種變化具有實務上的意義. 至於統計上的顯著性, 05/06 11:20
31F：→ yhliu: 因樣本太小, 不適合用大樣本方法, 但是否有合適的軟體可做 05/06 11:21
32F：→ yhliu: exact test, 我不清楚. 05/06 11:22
33F：→ yhliu: 我想即使沒有軟體可用, 也可以人工計算. 有兩組 test 可做. 05/06 12:57
34F：→ yhliu: 其一: i→i-1 的比例 p, H0: p = 1/6, H1: p > 1/6; 05/06 12:59
35F：→ yhliu: 其二: i→j<i-1 的比例 p1 vs. i→j>i-1 的比例 p2. 05/06 13:00
36F：→ yhliu: 不過, 這兩個 test 是在 "資料偷窺" 後建立的, 其結果就是 05/06 13:02
37F：→ yhliu: nominal error 遠低於 actual error, 例如採 1% 顯著水準, 05/06 13:04
38F：→ yhliu: 名義上是 type 1 error 發生機率不超過 1%, 實際上可能甚至 05/06 13:05
39F：→ yhliu: 超過 5%. 至於計算, 以第一個 test 而言, 就是 i→j-1 的 05/06 13:07
40F：→ yhliu: 資料對數佔 total 35 對的樣本比例是否遠超過 1/6. 05/06 13:08
41F：→ yhliu: Test 2 則取 i→j-1 諸格下方與 i→j-1 諸格上方資料對數相 05/06 13:12
42F：→ yhliu: 比較, 如同 McNemar test 以左下比右上. 05/06 13:13
43F：→ yhliu: 基於資料偷窺效應, 採 Bonferroni 多重比較的想法, 6 ×6 05/06 13:16
44F：→ yhliu: 交叉表有25個自由度, 5%顯著水準要採用 0.2% 的名目水準. 05/06 13:18
45F：→ andrew43: 退到最後一步，終究能做個前>後 vs 後>前 的 05/06 13:32
46F：→ andrew43: binomial exact test，這工具就很好找了。 05/06 13:34
47F：→ andrew43: 不知道老師覺得這樣做有沒有什麼問題？ 05/06 13:37
48F：→ yhliu: 就直接二項分配, 排除主對角線(前=後). 當然, 在樣本數足夠 05/06 19:06
49F：→ yhliu: 時可用常態近似. 05/06 19:06
50F：→ yhliu: 似乎有點問題, 包括前面我提的第2個test. 因為在固定前測值 05/06 19:15
51F：→ yhliu: 的條件下, 資料對落於兩邊的條件機率並不相等. 05/06 19:17
52F：→ yhliu: 如果前測在各類別的分布是均勻的, 則 05/06 19:23
53F：→ yhliu: P[Xi<Yi|Xi≠Yi] = 1/2, 否則不能保證. 05/06 19:25
54F：→ yhliu: 應說: 如果前測在各類別的分布是均勻的, 後測在主對角線外 05/06 19:27
55F：→ yhliu: 也是均勻的, 則 P[Xi<Yi|Xi≠Yi] = 1/2. 05/06 19:28
56F：→ yhliu: 否則, H0 就直接假設 P[X<Y|X≠Y] = 1/2. 05/06 19:29
57F：→ yhliu: 以上, X 指前測, Y 指後測. 加註標 i 代表第 i 對樣本值. 05/06 19:33
58F：→ andrew43: 謝謝老師。 05/06 20:53
59F：→ yhliu: 受測者是隨機抽取而後接受 前測-介入-後測, 因此 05/07 07:03
60F：→ yhliu: (1) 假設前測結果均勻分布不很合理也沒必要; 05/07 07:04
61F：→ yhliu: (2) H0 直接設定 P[X<Y|X≠Y]=1/2 是可行的. 05/07 07:07
62F：→ yhliu: 在此假說下用二項分布或其常態近似計算 p-value 做檢定 05/07 07:09