2) Хи-квадрат Пирсона
3) Фишера
4) Краскела-Уоллиса
Критерий Мак-Немара применяют для анализа двух связанных бинарных измерений, полученных у одних и тех же пациентов или в сопоставленных парах. Например, оценивают наличие симптома до и после лечения, результат теста при использовании двух методов или исход в парных наблюдениях. Проверяется нулевая гипотеза о равенстве маргинальных долей, то есть об отсутствии статистически значимого изменения распределения дихотомического признака между двумя связанными измерениями.
Расчёт основан только на несовпадающих парах: обозначим через b число случаев перехода из категории есть в нет , а через c — из нет в есть . Совпадающие результаты (есть–есть и нет–нет ) не влияют на статистику, поскольку не свидетельствуют об изменении. При достаточном числе discordant-пар используют приближённую статистику χ² = (|b − c| − 1)²/(b + c) с поправкой Йейтса либо вариант без поправки; при малом числе пар предпочтителен точный биномиальный вариант критерия Мак-Немара.
| Критерий | Тип данных | Связь наблюдений | Основная задача | Ключевой диагностический признак выбора |
|---|---|---|---|---|
| Мак-Немара | Дихотомический признак | Зависимые пары или повторные измерения | Оценка изменения маргинальных долей между двумя измерениями | Используются discordant-пары; типичный пример — сравнение до–после у одного пациента |
| Точный вариант Мак-Немара | Дихотомический признак | Зависимые пары, малый объём выборки | Проверка равенства направлений изменений без асимптотического приближения | Предпочтителен при малом числе несовпадающих пар |
| Хи-квадрат Пирсона | Категориальные данные | Независимые наблюдения | Проверка независимости признаков в таблице сопряжённости | Не предназначен для повторных измерений у одних и тех же объектов |
| Точный критерий Фишера | Два категориальных признака, обычно таблица 2×2 | Независимые группы | Оценка связи при малых ожидаемых частотах | Сохраняет точность при малом объёме выборки, но не заменяет критерий для парных данных |
| Краскела–Уоллиса | Порядковые или количественные данные | Три и более независимые группы | Непараметрическое сравнение распределений или рангов | Не применяется к бинарным повторным измерениям двух связанных состояний |
| Знакованный критерий Вилкоксона | Порядковые или количественные данные | Две зависимые выборки | Сравнение центральной тенденции парных количественных измерений | Используется при числовом или порядковом, а не строго дихотомическом исходе |
Таким образом, сочетание бинарного исхода и парной структуры наблюдений является определяющим основанием для выбора критерия Мак-Немара. Его результат показывает, симметричны ли направления переходов между двумя состояниями признака. Статистическая значимость указывает на изменение частоты признака, но сама по себе не доказывает причинный эффект лечения или диагностического метода. Интерпретация должна включать абсолютные доли переходов, доверительный интервал и клиническую значимость выявленного изменения.