McNemar test麦克尼马尔检验

在统计学中，McNemar 检验是用于配对 名义数据的统计检验。它应用于具有二分特征的2 × 2列联表，具有匹配的主题对，以确定行和列的边际频率是否相等（即是否存在“边际同质性”）。它以Quinn McNemar 的名字命名，他于 1947 年引入了它。该测试在遗传学中的一个应用是用于检测连锁不平衡的传输不平衡测试。在医学科学中评估诊断测试的常用参数是敏感性和特异性。敏感性是测试正确识别疾病患者的能力。特异性是测试正确识别那些没有疾病的人的能力。现在假设对同一组患者进行了两项测试。并且还假定这些测试具有相同的敏感性和特异性。在这种情况下，人们会被这些发现带走，并假定这两个测试是等效的。然而，情况可能并非如此。为此，我们必须研究患病和未患病的患者（通过参考测试）。我们还必须找出这两个测试彼此不一致的地方。这正是 McNemar 检验的基础

McNemar’s Test用于配对的2*2表格，例如如果你要比较两个医生对同一个病人治疗效果。一个病人自控，药物治疗前和治疗后结果比较。

McNemar’s Test用于检验(a+b)/N 和（a+c/N）是否显著？

McNemar’s Test的两个分类变量不是独立的，而是相关的，因为(a+b)/N 和（a+c/N）都包含a

McNemar’s Test This is a matched pair test for 2  *   2 tables. For example,
if you want to see if two doctors obtain comparable results
when checking (the same) patients, you would use this test.

 python代码测试一致

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