13.21: 맥네마의 검정

McNemar’s Test는 결과가 이분법적일 때(예: 예/아니오, 성공/실패) 두 관련 그룹 간의 비율에 유의한 차이가 있는지 확인하는 데 사용되는 비모수 통계 테스트입니다. 사전 테스트/사후 테스트 설계와 같이 동일한 피험자가 두 가지 다른 조건에서 측정되는 쌍을 이루는 데이터가 있을 때 유용합니다. 이 테스트는 1947년에 도입한 통계학자 Quinn McNemar의 이름을 따서 명명되었습니다. 치료 전후에 피험자를 측정하는 상황이나 매치 페어 연구 설계에서 일반적으로 사용됩니다.

McNemar의 검정의 가정

McNemar의 검정이 유효한 결과를 산출하려면 다음 가정이 충족되어야 합니다.

1. 쌍을 이룬 표본: 데이터는 한 그룹의 각 개체가 다른 그룹의 개체에 해당하는 일치하는 쌍에서 가져와야 합니다(예: 사전 사후 데이터 또는 일치된 쌍 설계).
2. 이분법적 결과: 이 테스트는 예/아니오, 성공/실패 또는 존재/부재와 같은 이진 결과에 대해 설계되었습니다.
3. 쌍의 독립성: 각 쌍은 연구의 다른 쌍과 독립적이어야 합니다. 이는 쌍(개별 관측치가 아님)이 서로 관련이 없어야 함을 의미합니다.
4. 충분한 표본 크기: McNemar의 검사는 작은 표본 크기에 대해 견고하지만 매우 작은 표본에서는 신뢰성이 떨어집니다. 일반적으로 의미 있는 결과를 위해 최소 10개의 불일치 쌍(조건마다 결과가 다른 경우)이 권장됩니다. 불일치 쌍의 수가 적으면 테스트에서 쌍을 이루는 조건 간의 실제 차이를 감지하는 데 필요한 전력이 부족할 수 있습니다.

적용 가능성 및 조건

McNemar의 테스트는 다음과 같은 상황에 특히 적합합니다.

1. Pre-Post Study Designs: 치료 전과 후의 동일한 피험자의 반응을 비교하여 중재의 효과를 평가하는 데 사용됩니다.
2. Matched-Pair Studies: 피험자가 특정 특성에 따라 매칭된 후 다른 치료 또는 조건에 노출될 때 적용됩니다.
3. 임상시험: 여기에서 이 검사는 서로 다른 두 시점에서 동일한 환자 그룹을 분석하여 치료 효과를 비교하는 데 사용됩니다.

McNemar의 검정은 쌍체 명목 데이터를 분석하기 위한 유용한 도구이며, 특히 사전 사후 설계 및 일치 쌍 연구가 일반적으로 사용되는 의료 및 심리학 연구에서 유용합니다. 테스트의 가정을 이해하고 충족함으로써 연구자는 McNemar의 테스트를 적용하여 두 관련 그룹 간의 비율 차이에 대한 신뢰할 수 있는 결론을 도출할 수 있습니다.