Prueba de McNemar: tutorial en Excel

Este tutorial le mostrará cómo configurar e interpretar una Prueba de McNemar en Excel usando XLSTAT.

¿No está seguro de si esta es la prueba estadística que está buscando? Consulte por favor esta guía.

¿Qué es una prueba de McNemar?

La prueba de McNemar, también conocida como prueba de diferencias entre dos proporciones correlacionadas, es un caso especial de la prueba Prueba Q de Cochran (prueba no paramétrica que compara 2 o más tratamientos con respuestas binarias en bloques completos aleatorizados) en el caso en que tenemos 2 tratamientos. Como recordatorio, la prueba Q de Cochran es en sí misma un caso especial de la prueba de Friedman (prueba no paramétrica para comparar 2 o más tratamientos con respuestas ordinales o continuas para bloques completos al azar), donde las respuestas son binarias. Todas estas pruebas se utilizan en bloques completos al azar, es decir, los datos están emparejados (cada bloque se envía a todos los tratamientos) y que no hay datos perdidos (completos). Un bloque es un factor que es homogéneos (pacientes en la medicina, consumidores en marketing), pero su efecto no es de interés para el estudio específico. Los tratamientos son las diferentes categorías del factor de interés (por ejemplo, un medicamento o un producto a evaluar). La aleatorización es necesaria para evitar que, aparte del factor de control (el bloque) y el factor de interés (tratamientos) otros factores perturbadores no influyan en el estudio. Por ejemplo, si el orden en que se aplican los tratamientos pudiera tener un efecto, entonces deberíamos aleatorizar el orden en que los bloques se someten a los tratamientos para evitar cualquier efecto no deseado en el estudio.

Datos para ejecutar una prueba de McNemar en Excel usando XLSTAT

Los datos utilizados en este tutorial provienen del libro "Nonparametric Statistical Methods" book by Hollander and Wolfe (1999). Estos datos fueron extraídos de un estudio realizado por Andrews (Bodily shame as a mediator between abusive experiences and depression. Journal of Abnormal Psychology, Vol 104(2), May 1995, 277-285). El objetivo del análisis siguiente es determinar si, dentro de un grupo de 101 mujeres en Islington (Londres, Inglaterra), los abusos en la infancia (sexuales o físicos) tiene un efecto sobre la depresión o no. Estadísticamente hablando, tenemos aquí dos tratamientos, el abuso y la depresión, y 101 bloques.

La proporción de mujeres que se enfrentan a una depresión en la edad adulta después de un abuso en la infancia (17/31 = 0,55) es superior al de las mujeres que no han sufrido abuso (22/70 = 0,31). Tenga en cuenta que aquí las proporciones no son independientes, sino "correlacionadas", porque tenemos bloques. Serían independientes si, por ejemplo, estuviéramos comparando la proporción de mujeres deprimidas entre dos países. La pregunta es, ¿es estadísticamente significativa?

La hipótesis nula de la prueba de McNemar es que no hay ningún efecto del tratamiento, que puede ser reformulado como, no existe una asociación entre los tratamientos, es decir, en nuestro caso, el abuso no tendría ninguna influencia en la depresión. La hipótesis nula de la prueba de McNemar puede reformularse ya que no hay diferencia entre las proporciones correlacionadas.

Configuración de una prueba de McNemar

Una vez activado XLSTAT, seleccione el comando XLSTAT / Pruebas no paramétricas / Prueba de McNemar, o bien haga clic en el botón correspondiente del menú Pruebas no paramétricas (véase más abajo).

Una vez haya hecho clic en el botón, aparece el cuadro de diálogo.

Seleccionamos la opción 2x2 en la opción "Formato de datos" y seleccionamos la tabla con las etiquetas.

En la pestaña de opciones, elegimos la hipótesis alternativa bilateral, lo que equivale a decir que no hay relación entre el abuso y la depresión. Podríamos usar otra hipótesis alternativa, en el caso de que quisiéramos saber si el abuso o la depresión ocurre significativamente más uno que la otra.

Los cálculos empiezan una vez que haya hecho clic en el botón OK. Se muestran a continuación los resultados.

Interpretación de los resultados de una prueba de McNemar

A continuación, se muestran los resultados de la prueba de McNemar y su interpretación.

Vemos que la hipótesis nula no se rechaza si se utiliza un nivel de significación de 0.05. Como recordatorio, la elección de un nivel de significación de 0.05 es el mismo que decidir que queremos estar en lo correcto en el 95% de los casos (y el mal en el 5% de los casos) al rechazar H0.

Por lo tanto, aunque la proporción de mujeres que se enfrentan a una depresión en la edad adulta después de un abuso en la infancia es mayor que para las mujeres que no se enfrentan a un abuso, la diferencia no es estadísticamente diferente.