Test de McNemar et Q de Cochran (oui/non dans le temps)

En bref

McNemar (deux mesures) et le Q de Cochran (trois ou plus) comparent des réponses oui/non des mêmes personnes.

À quoi ça sert

La proportion de « oui » a-t-elle changé, par exemple la réussite avant et après un cours ? Statable choisit lui-même le test pour des colonnes oui/non.

Conditions

• Les mêmes personnes ; chaque colonne a exactement deux réponses, les mêmes dans toutes les colonnes (0 et 1, ou « oui » et « non »).
• Une réponse de type « oui » compte comme « oui » ; sinon, c’est le nombre le plus grand ou le deuxième texte par ordre alphabétique. Statable la désigne ; on peut l’inverser.

Lire le résultat

• McNemar ne compte que les personnes qui ont changé (test binomial exact). L’odds ratio avec un intervalle exact à 95 % montre combien de fois le sens de changement le plus fréquent est plus fréquent.
• Le Q de Cochran teste si la proportion de « oui » change au fil des temps de mesure ; avec p < ,05 suivent des comparaisons par paires (McNemar exact, Holm).
• Le test de McNemar est calculé de façon exacte (binomial), comme dans PSPP. La fonction mcnemar.test de R utilise χ² avec une correction de continuité, donc les valeurs p diffèrent. Statable plafonne p à 1 ; sans changement, il n’y a pas de test.

Rapporter le résultat

test exact de McNemar, p = ,041, OR = 3,00, IC à 95 % [1,04 ; 10,55] ; Q(2) = 13,45, p = ,001

Limites

• Seulement deux réponses. Sans groupe de comparaison, le test ne montre pas la cause ; avec très peu de changements, le résultat est incertain. Le Q de Cochran n’a pas de groupes.

Source

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