대응표본의 비율 비교

맥니마 검정 McNemar test

• 맥니마 검정(McNemar test): 범주형 자료의 대응 표본을 비교하기 위한 비모수 검정
• 두 개의 범주형 변수 사이의 변화를 검정할 때 사용
• 특히 이진(두 가지 범주로 구성된) 변수에 대한 대응 표본에 사용
• 귀무 가설: 두 범주형 변수 사이에 차이가 없다
• 맥니마 검정을 수행하려면 먼저 교차표(contingency table)를 작성
• 표의 각 셀은 두 변수의 조합에 따른 관측 빈도

맥니마 검정의 예시

• 동일한 사람들을 대상으로 처치를 한 후, 처치 전 vs. 처치 후를 비교
• 예: 총 100명의 고객을 대상으로 시승 행사를 하고, 행사 전후 브랜드에 대한 호불호 변화(50 vs. $50\rightarrow60$ vs. 40)으로 "호"가 많아짐

시승행사 전	시승행사 후 (호)	시승행사 후 (불호)
호	40	10
불호	20	30

맥니마 검정의 예시

• 쌍으로 관찰된 되는 데이터를 비교
• 예: 일란성 쌍둥이 자매의 언니 vs. 동생에 대해서 각각 특정 질환 감염여부를 비교

언니	동생 (감염)	동생 (미감염)
감염	40	10
미감염	20	30

Python 맥니마 검정

from statsmodels.stats.contingency_tables import mcnemar
table = [[40,10],[20,30]]

m = mcnemar(table, exact=False, correction=False)

• exact: False로 하면 카이제곱 분포를 사용
• 대각합이 25 미만이면 True 사용
• correction: 보정 사용 여부

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