La prueba de McNemar se clasifica como una prueba “no param\u00e9trica”, cuya utilizaci\u00f3n es basada en una hip\u00f3tesis a lo cual no hay organizaci\u00f3n de los datos. En esta prueba se compara la respuesta binaria para los datos de pares coincidentes. <\/em>(5) <\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n \u00bfPara qu\u00e9 sirve la prueba de McNemar?<\/strong><\/p>\n\n\n\n La prueba de McNemar es utilizada para comprobar la homogeneidad marginal para resultados binarios correlacionados. Sirve para evidenciar hip\u00f3tesis sobre proporciones iguales. Se pude utilizar esta prueba para comparar al mismo sujeto dos veces antes y despu\u00e9s del tratamiento, o tambi\u00e9n se puede utilizar en comparaciones de pruebas diagn\u00f3stico.<\/em>(3)(2)<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n \u00bfC\u00f3mo se Calcula la prueba de McNemar?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Para calcular la prueba de McNemar se dispone una tabla de contingencia 2 x 2 para buscar el conjunto de las respuestas de los mismo elementos antes y despu\u00e9s.(4)<\/p>\n\n\n\n En la tabla, <\/p>\n\n\n\n Las hip\u00f3tesis estadisticas<\/strong> son,<\/p>\n\n\n\n H1<\/strong> (alterna) = cambios derivados del tratamiento<\/p>\n\n\n\n Cuando H1 es verdadero, el estad\u00edstico de que permite contrastar si hay diferencias entre las frecuencias observadas es (1):<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n A lo cual se interesan solamente las celdas que ocurren cambios y puede constatar la significaci\u00f3n de los cambios a trav\u00e9s del estad\u00edstico (1):<\/em><\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Ho<\/strong> (nula) = cambios al azar<\/p>\n\n\n\n Cuando H0 es verdadero, el valor de X\u00b2 hace referencia a la distribuci\u00f3n de chi-cuadrado con un grado de libertad. La formula estad\u00edstica es (4):<\/em><\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n \u00bfC\u00f3mo se interpreta la prueba de McNemar?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Los resultados son interpretados a trav\u00e9s de contraste de hip\u00f3tesis, utilizando tablas de distribuci\u00f3n chi-cuadrado y tabla la tabla de distribuci\u00f3n binominal. Es posible hacer uso del software SPSS.<\/em>(3)(1)<\/em><\/em><\/p>\n\n\n\n El contraste se interpreta de la siguiente manera, en caso de que C sea menor que B, la hip\u00f3tesis nula es que C es un valor de una variable X con distribuci\u00f3n binominal de par\u00e1metros n= B+C y \u03c0= 0,5. El nivel de significaci\u00f3n para una prueba de dos colas es P( X < C ) + P( X > B) y se rechaza la hip\u00f3tesis nula para niveles de significaci\u00f3n iguales o superiores. Si la hip\u00f3tesis alternativa es direccional el nivel de significaci\u00f3n a partir del cual se rechaza la hip\u00f3tesis nula es la mitad del nivel de significaci\u00f3n bilateral. (1) <\/em><\/p>\n\n\n\n Link de las tablas:<\/p>\n\n\n\n X\u00b2: https:\/\/drive.google.com\/file\/d\/0B0HQjA3-vWRmUTl1OXNhTzJvaFE\/view<\/a><\/p>\n\n\n\nAntes\/Despu\u00e9s<\/td> –<\/td> +<\/td><\/tr> –<\/td> A<\/td> B<\/td><\/tr> +<\/td> C<\/td> D<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n ![\"\"](\"http:\/\/www.ub.edu\/aplica_infor\/spss\/imagenes\/cap6_pru_2_muest_relac8.gif\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n![\"\"](\"http:\/\/www.ub.edu\/aplica_infor\/spss\/imagenes\/cap6_pru_2_muest_relac9.gif\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n![\"\"](\"http:\/\/www.ub.edu\/aplica_infor\/spss\/imagenes\/cap6_pru_2_muest_relac10.gif\")
<\/figure><\/div>\n\n\n\n