Kiểm định McNemar

I. GIỚI THIỆU VỀ KIỂM ĐỊNH MCNEMAR

Trong trường hợp biến đo lường trong kiểm định t-test cặp đôi là biến nhị phân (dichotomous) thì kiểm định phù hợp được sử dụng để đánh giá sự khác nhau giữa 2 nhóm liên quan là kiểm định McNemar.

Ví dụ: một nhà nghiên cứu muốn đánh giá sự can thiệp của hình ảnh trực quan lên quyết định hút thuốc lá. Một mẫu khảo sát gồm 50 người gồm 25 người hút thuốc và 25 người không hút thuốc. Tất cả các đối tượng tham gia khảo sát sẽ theo dõi một đoạn phim về tác động của thuốc lá lên ung thu phổi. Hai tuần sau, các đối tượng này sẽ yêu cầu trả lời có thay đổi tình trạng hút thuốc trước đó hay không. Vì vậy, các đối tượng này được phân thành 2 nhóm: hút thuốc và không hút thuốc ở 2 thời điểm trước và sau có sự can thiệp. Cùng một đối tượng sẽ được khảo sát 2 lần nên chúng ta có mẫu quan sát cặp đôi. Chúng ta cũng có một biến nhị phân loại trừ lẫn nhau (có hút thuốc và không hút thuốc).

Kiểm định McNemar được thực hiện dựa trên 3 giả định quan trọng sau:

1. Bạn có một biến phụ thuộc dạng nhị phân và một biến độc lập có 2 nhóm liên quan. Chẳng hạn, biến phụ thuộc liên quan đến chất lượng cảm nhận (tốt/xấu); kết quả (đậu/rớt); lựa chọn (sản phẩm A/sản phẩm B)…
2. Hai nhóm của biến phụ thuộc phải loại trừ lẫn nhau và mỗi đối tượng chỉ có thể nằm ở một trong hai nhóm này (không thể nằm cùng ở 2 nhóm tại một thời điểm).
3. Chọn mẫu ngẫu nhiên từ tổng thể.

Xem thêm: kiểm định phi tham số

Sử dụng dữ liệu thực hành McNemar. Ở đây, biến đo lường là tình trạng hút thuốc lá với 2 giá trị “có hút thuốc” và “không hút thuốc”; Biến độc lập với 2 nhóm liên quan là nhóm trước can thiệp “Before” và sau can thiệp “After”.

Quá trình thực hành kiểm định McNemar trên SPSS và hướng dẫn đọc kết quả kiểm định sẽ được trình bày ở trang 2.