文書の先頭へ McNemar検定 と Bowker検定 のレクチャー McNemar検定 (直接入力) McNemar検定 ノンパラメトリック検定に関する全体的な話題は、 ノンパラメトリック検定を正しく使おう に書いていますので、あらかじめお読みいただくことをお勧めします。 McNemar検定を理解しよう McNemar検定は、同一の対象に対する2つの二値的な評価の変化や差を分析する統計手法です。 この検定を拡張したBowker検定は、3つ以上のカテゴリーを持つ対応のあるデータの分析に用います。 ここででは、具体的な医療診断の例を通して、これらの検定の考え方や実践的な使用方法を学びます。 統計レクチャーメニュー P値と統計的有意性 ~ASA 声明を理解しよう~ 記述統計と推論統計 感度、特異度、陽性的中率などを理解しよう オッズ比・リスク比・リスク差を理解しよう サマリー表 (Table 1) を作成しよう データ尺度の種類と検定手法への適応を理解しよう ROCを理解しよう 生存時間分析を理解しよう 線形混合効果モデル (LMM) を理解しよう 同等性検定を理解しよう Student t検定ではなく Welch t検定を使おう 評価者の一致度の評価方法を理解しよう ノンパラメトリック検定を正しく使おう Mann-Whitney U検定ではなく BrunnerMunzel検定を使おう McNemar検定 Cochran Q検定 Friedman検定 GEE (一般化推定方程式)による時系列データの解析