Test de McNemar
En statistique, le test de McNemar est un test statistique, alternative non-paramétrique au test T pour des échantillons appariés, il permet de comparer au maximum deux valeurs mesurées.
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Il porte le nom de Quinn McNemar, qui l'a introduit en 1947[1].
Conditions du test
Ce test repose uniquement sur les effectifs de couples discordants et n’est valide que si le nombre total de couples discordants est suffisamment important (un effectif de 10 est souvent retenu)[2].
Procédure du test
Dans ce test on tient compte uniquement des valeurs discordantes c'est-à-dire celles qui ont une valeur différentes entre les deux mesures. Soit A la proportion de valeurs ayant eu la valeur X à la première mesure et la valeur Y à la seconde mesure et B la proportion de valeurs ayant eu la valeur Y à la première mesure et la valeur X à la seconde mesure. La statistique de test notée K vaut donc
- .
Cette statistique est ensuite comparée à la valeur seuil dans la table de la loi du Chi-deux avec un degré de liberté de 1.
Si K est strictement supérieur à la valeur seuil, alors on rejette l'hypothèse nulle qui supposait que les différences observées entre les valeurs n'étaient dues qu'au hasard.
Extension du test
Dans le cas où l'on aurait k échantillons appariés (avec k>2) il est possible d'utiliser le test Q de Cochran.
Notes et références
- Quinn McNemar, « Note on the sampling error of the difference between correlated proportions or percentages », Psychometrika, vol. 12, no 2, , p. 153–157 (PMID 20254758, DOI 10.1007/BF02295996)
- Dagnelie P. Inférence statistique à une et à deux dimensions. Statistique théorique et appliquée, Tome 2. Bruxelles : De Boeck et Larcier, 2006.