McNemar-Test und Cochran-Q (Ja/Nein über die Zeit)

Kurz

Der McNemar-Test (zwei Messungen) und Cochran-Q (drei und mehr) vergleichen Ja/Nein-Antworten derselben Personen.

Wofür

Hat sich der Anteil „ja“ verändert, etwa bestanden oder nicht bestanden vor und nach einem Kurs? Statable wählt den Test bei Ja/Nein-Spalten von selbst.

Voraussetzungen

• Dieselben Personen; jede Spalte hat genau zwei Antworten, in allen Spalten dieselben (0 und 1 oder „ja“ und „nein“).
• Als „ja“ zählt eine Antwort wie „ja“, sonst bei Zahlen der größere Wert, bei Text die alphabetisch zweite Antwort. Statable nennt sie und lässt sich vertauschen.

Ergebnis lesen

• McNemar zählt nur Personen, die gewechselt haben (exakter Binomialtest). Das Odds Ratio mit exaktem 95 %-Intervall zeigt, um das Wievielfache die Wechsel in die häufigere Richtung überwiegen.
• Cochran-Q prüft, ob sich der Anteil „ja“ über die Zeitpunkte ändert. Bei p < ,05 folgen Paarvergleiche (McNemar exakt, Holm).
• McNemar wird exakt (binomial) gerechnet, wie in PSPP. R mcnemar.test rechnet dagegen χ² mit Stetigkeitskorrektur, darum weichen die p-Werte ab. Statable begrenzt p bei 1; ohne Wechsel gibt es keinen Test.

Ergebnis berichten

exakter McNemar-Test, p = ,041, OR = 3,00, 95 %-KI [1,04; 10,55]; Q(2) = 13,45, p = ,001

Grenzen

• Nur zwei Antworten. Ohne Vergleichsgruppe zeigt der Test nicht, was die Veränderung bewirkt hat; bei sehr wenigen Wechseln ist das Ergebnis unsicher. Cochran-Q kennt keine Gruppen.

Quelle

Hollander, M., Wolfe, D. A. & Chicken, E. (2014). Nonparametric Statistical Methods (3. Aufl.). Agresti, A. (2013). Categorical Data Analysis (3. Aufl.). Wiley.