Métodos Quantitativos Aplicados à Informática em Saúde II
Departamento de Informática em Saúde
UNIFESP
Universidade Federal de São Paulo – UNIFESP
Teste de McNemar
Ricardo A. Quintano Neira
Orientadores
Prof. Dr. Paulo Schor
Prof. Dr. Ivan Torres Pisa
Ricardo A Quintano Neira – Teste de McNemar
Métodos Quantitativos Aplicados à Informática em Saúde II
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Sumário
1. Definições e visão geral
2. Procedimento para executar o teste
3. Exemplo
4. Resumo
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Definições e visão geral
• Não paramétrico
• Aplicável aos planejamentos do tipo “antes e
depois” em que cada indivíduo é utilizado como
seu próprio controle
•
Avalia as alterações da situação “após” em
relação a situação “antes”
Exemplo
Teste de eficiência de uma determinada técnica sobre as preferências
eleitorais a respeito de vários candidatos.
SIEGEL, Sidney. Estatística não-paramétrica. São Paulo: McGraw Hill do Brasil, 1975
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Procedimento para executar o teste
Construir uma tabela de freqüências de quatro casas para
representar o primeiro e o segundo conjunto de reações dos
mesmos indivíduos. Os sinais “+” e “-” indicam as diferentes
reações.
+
-
-
+
A
C
B
D
Tabela de Quatro Casas Para a Prova de Significância de Mudanças
SIEGEL, Sidney. Estatística não-paramétrica. São Paulo: McGraw Hill do Brasil, 1975
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Procedimento para executar o teste
Determinar freqüência esperadas nas células A e D. E = ½ (A+D). Se <
5  prova binomial, senão aplicar a fórmula de x2
Aplicar a fórmula
X2 =
(|A-D|-1)2
A+D
A
B
C
D
Com gl =1
Fórmula com correção de continuidade. Se utilizou uma
distribuição contínua para uma distribuição concreta.
.
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Procedimento para executar o teste
Análise dos resultados
O grau de significância de qualquer valor observado de X2 (calculado pela
fórmula) é determinado mediante referência na tabela [1] que dá vários
valores críticos de qui-quadrado para graus de liberdade de 1 a 30. Assim
com o valor de X2 obtém-se o valor de p.
Se o valor de p for <= determinado nível de significância com gl=1, existe
efeito “significativo” nas reações “antes” e “depois”. Assim Se p é menor que
α rejeitar H0 em favor de H1.
[1] SIEGEL, Sidney. Estatística não-paramétrica. São Paulo: McGraw Hill do Brasil, 1975.
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Exemplo
Psicólogo observa o interesse nos contatos sociais de 25 crianças
recém admitidas na escola
H0: pA = pD
H1: pA > pD
α = 0,05, N=25
Objeto do interesse no 30 dia
Criança
Objeto do
interesse no
1 dia
Adulto
Criança
Adulto
14
4
3
4
X2 =
(|A-D|-1)2
A+D
X2 =
(|14-4|-1)2
14+4
X2 =
4,5
X2 >= 4,5 para gl=1  a probabilidade de ocorrência sob H0 é p < ½(0,05)
ou seja p < 0,025 (dividido por 2 pois a tabela dá valores bilaterais e esta é
uma prova unilateral).
Como p < 0,025 é menor que α = 0,05  rejeita-se H0 em favor de H1.
Conclusão: As crianças apresentam a tendência de mudar seu objeto de interesse
de adulto para criança após 30 dias da sua admissão.
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Resumo
 Enquadrar as freqüências observadas em uma tabela de 4
casas
 Determinar freqüência esperadas nas células A e D. E = ½
(A+D). Se < 5  prova binomial, senão aplicar a fórmula
de x2
 Consultar tabela que dá vários valores críticos de quiquadrado.
 Dividir o valor de p por 2 se for uma prova unilateral
 Se p é menor que α (nível significância) rejeitar H0 em
favor de H1
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Sites para testes online
•http://www.graphpad.com/quickcalcs/McNemar1.cfm
•http://www.fon.hum.uva.nl/Service/Statistics/McNemars_test.html
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