McNemar toets

From WikiStatistiek
Jump to: navigation, search
Auteur dr. ir. N. van Geloven
Co-Auteur
auteurschap op deze site

De McNemar toets is een toets voor het vergelijken van gepaarde proporties. Bijvoorbeeld bij het vergelijken van een voor en een na meting. De toets wordt ook wel McNemar's test of symmetry of McNemar symmetry chi-square test genoemd, omdat er gekeken wordt of de cellen van de 2x2 tabel symmetrisch verdeeld zijn.

Als de twee metingen niet gepaard zijn (maar bij verschillende groepen patienten bepaald), wordt er voor het vergelijken van proporties gebruik gemaakt van de Chi-kwadraat toets of Fisher's exact toets.

Wanneer gebruik ik de McNemar toets?

Als je wilt toetsen of de waardes een van twee maal gemeten, gepaarde proporties van elkaar verschillen, kun je de McNemar toets gebruiken. Bijvoorbeeld als je wilt testen of twee diagnostische methodes evenvaak een bepaalde diagnose stellen.

Stel we vergelijken of de diagnose "bandletsel" na kneuzing van de enkel op basis van lichamelijk onderzoek hetzelfde resultaat geeft als wanneer er met behulp van echografie aanwezigheid van bandletsel bepaald wordt. Bij 200 gekneusde enkels is de diagnose wel of geen bandletsel vastgesteld op basis van lichamelijk onderzoek en, onafhankelijk daarvan, op basis van echografie. Dit levert de volgende tabel op:

Lichamelijk onderzoek
wel bandletsel geen bandletsel
Echografie wel bandletsel 150 11
geen bandletsel 9 30

In dit geval zijn de proporties 161/200 en 159/200 zeer vergelijkbaar en concludeert de McNemar toets dat beide methodes evenvaak bandletsel aanwijzen (p=0.64).

Kan ik de McNemar gebruiken bij het vergelijken van sens en spec van twee testen uitgevoerd bij dezelfde patienten ?

Ik heb een vraag over het vergelijken van sensitiviteit en specificiteit van verschillende diagnostische modaliteiten. De betreffende onderzoeker heeft van 2 verschillende modaliteiten de sens en spec bepaald bij dezelfde patienten. Is het mogelijk om deze statistisch te vergelijken om te concluderen dat de ene modaliteit beter is dan de ander? Zo ja, kan het met eenvoudige McNemar testen of moeten we iets anders doen?

Ja, als je selecteert op iedereen die volgens de gouden standaard positief is, dan kun je een McNemar doen om te zien of de 1 van de 2 modaliteiten meer 'true positives' geeft. Evenzo kun je selecteren op iedereen die volgens de gouden standaard negatief is en dan met een McNemar bekijken of 1 van de 2 modaliteiten meer 'true negatives' geeft.

Kan ik bij een 0 in mijn 2x2 tabel de McNemar toets nog gebruiken?

Graag zou ik een vraag stellen over het vergelijken van twee metingen in gepaarde data (het gaat om zeer kleine patientenaantallen, wat gezien de zeldzaamheid van de ziekte helaas niet te verbeteren is). In de eerste meting bereiken 5 v/d 12 patienten de normale waarden, in de tweede soort meting 0/12. Kan ik hier uberhaupt enige statistiek op doen, bijv mcNemar test? Of zijn de getallen gewoon echt te klein? Een 2x2 tabel ziet er dus zo uit:

Meting 2
yes no
Meting 1 yes 0 5
no 0 7

Om op statistisch verantwoorde wijze een toets hierop uit te voeren, zou je de exacte versie van de mcNemar toets kunnen gebruiken. Zie ook deze website over mogelijkheden daarvoor, geimplementeerd in R package exact2x2.

Waar vind ik de McNemar test in SPSS?

Je vindt de McNemar toets in SPSS 16 onder Analyze -> Nonparametric Tests -> Legacy Dialogs -> 2 Related Samples. Vink McNemar aan onder Test Type (Wilcoxon kan uitgevinkt worden).

Referenties

Klaar met lezen? Je kunt naar het OVERZICHT van alle statistische onderwerpen op deze wiki gaan. Of naar de pagina KEUZE TOETS voor hulp bij het uitzoeken van een geschikte toets of analyse. Wil je meer leren over biostatistiek? Volg dan de AMC e-learning Practical Biostatistics. Vind je op deze pagina's iets dat niet klopt? Werkt een link niet? Of wil je bijdragen aan de wiki? Neem dan contact met ons op.

De wiki biostatistiek is een initiatief van de AMC Clinical Research Unit. De Clinical Research Unit biedt o.a. statistische ondersteuning aan onderzoekers van het AMC. Medewerkers van het AMC kunnen via intranet (e-mailadres statistiek@amc.uva.nl) ondersteuning aanvragen. Ondersteuning aan studenten of derden is niet mogelijk!