用jamovi做McNemar配对卡方检验

我们先看jamovi的窗口界面，左侧参数选项，右侧统计结果，你在左侧点击参数，右侧马上给出结果，就是这么方便，当然了，我们介绍的另外一款JASP统计软件同样是如此简洁快捷即时反馈。

案例背景介绍

某实验室采用两种方法对58名可疑患者的血清抗体进行测定，问两种测定方法的结果阳性检出率是否有差别？四格表计算资料如下：

同一批58人两种方法测定方法及结果，这是配对设计，且研究目的是考察两种方法的检出率差异，那我们就马上录入数据开始配对卡方麦克尼马尔检验。

提出原假设：两种方法阳性检出率无差异。

jamovi统计分析

我们看jamovi的界面就知道了，要完成这样的分析，其数据应该有3列，行变量和列变量，再加上一个频数列，这个和SPSS统计软件对数据集的要求是一样的。

jamovi数据录入如上所示，两个方法行列变量均是分类变量，频数连续变量。

在【Frequencies】菜单中选择【Paired Samples】，打开配对卡方检验界面。

对于配对设计，常规的皮尔逊卡方并不适合，此时最佳选择是McNemar检验，注意jamovi参数选项中建议勾选【Log odds radio exact】做精确检验，读取对应的P值，而卡方统计量建议由continuity correction一行结果中读取。

由McNemar检验可知，两种方法阳性检出率有统计学差异（χ²=5.79，P=0.013＜0.05）。

方法一即免疫荧光法阳性检出率39.7%=23/58，明显高于方法二即乳胶凝集法阳性检出率（22.4%=13/58），且这个差异是有统计学意义的。

怎么样，jamovi完成统计分析是不是也很方面呢，有没有发现，整个过程我们都没有专门去做一个加权，这在SPSS里可是不行的。

全文完

图/文=数据小兵

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