2016/5/8 方法原理 方法原理 ·注意 一素角找士西种检验方法的结论相同，对间题的解 根据得b、c两格的理论数均为五=T=(b+c2. 对应的配对检验统计量为： 线年0时，需用确切概率法进行检轮， 或进是 注意事项 配对四格表资料的检馨业e 制，雨种直液学检融结果比粒 甲法门 乙法 计 + r.cvI 2大s 序和分布的识别 >e80,10,3,10,22 rsomChi-squeredtetwihYhatecontinuiyeorecti 社会生不 ▣从 kd-2817,d-1.pac=aw959 陕序是主动的 McNemaschu1,df 1 p-value2016/5/8 5 中国人民大学统计学院 25 方法原理  注意 – 主对角线上两种检验方法的结论相同，对问题的解 答不会有任何贡献 – 另两个单元格才代表了检验方法间的差异  假设检验步骤如下： – H0：两法总体阳性检出率无差别，即B = C – H1：两法总体阳性检出率有差别，即B  C 中国人民大学统计学院 26 方法原理  mcci 56 35 21 28 根据H0得b、c两格的理论数均为Tb = Tc = (b+c)/2， 对应的配对检验统计量为： , 1 ( ) 2 2       b c b c 一般在 b + c < 40 时，需用确切概率法进行检验， 或者进行校正。 中国人民大学统计学院 27 注意事项  McNemar检验只会利用非主对角线单元格上的 信息，即它只关心两者不一致的评价情况，用 于比较两个评价者间存在怎样的倾向。因此， 对于一致性较好的大样本数据，McNemar检验 可能会失去实用价值。 – 例如对1万个案例进行一致性评价，9995个都是完 全一致的，在主对角线上，另有5个分布在左下的 三角区，显然，此时一致性相当的好。但如果使用 McNemar检验，此时反而会得出两种评价有差异的 结论来。 中国人民大学统计学院 例 ： 两 种 血 清 学 检 验 结 果 比 较 甲 法 乙 法 合计 ＋ － ＋ 80 (a) 10 (b) 90 － 31 (c) 10 (d) 41 合 计 111 20 131 H 0： B = C H 1 ： B C  = 0 . 0 5 。 , 1 ( ) 2 2       b c b c 连 续 性 校 正 ： , 1 (| | 1) 2 2        b c b c 当 b + c  4 0 时 可 不 校 正 ， 而 b + c < 4 0 时 则 一 定 要 校 正 。 本 例 b + c = 1 0 + 3 1 = 4 1 > 4 0 ， 不 需 作 连 续 性 校 正 ， 计算得 10.76, 1 10 31 (10 31) 2 2        配对四格表资料的 检验 2  McNemar检验（McNemar's test） 中国人民大学统计学院 > ex=matrix(c(80,10,31,10),2,2) > chisq.test(ex) Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction data: ex X-squared = 2.8817, df = 1, p-value = 0.08959 > mcnemar.test(ex) McNemar's Chi-squared test with continuity correction data: ex McNemar's chi-squared = 9.7561, df = 1, p-value = 0.001787 中国人民大学统计学院 序和分布的识别  从一般意义上，社会生活不能没有秩序； – 公务卡购票 – 安检 – 登机 – 享受飞翔的自由  稳定与秩序的辨别： – 稳定是被动的，秩序是主动的； – 稳定是静态的，秩序是动态的； – 稳定是不主张激活的，秩序则是与活力兼容的