耿瑞瑞 李慧君 白 璐 丁伯春 汤在祥

苏州大学苏州医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系(215123)

【提 要】 McNemar检验是配对计数资料中检验两种处理是否有差异的常用方法,但该检验的结果只依据不一致的部分,并未充分利用样本所提供的全部信息,而且样本量过大,可能会出现结果与真实情况不符,即阳性率有统计学差异,而实际并无差异的情况。由于该检验应用范围广,且在多数统计教材中未明确指出该局限性,为了使初学者或者临床研究者更加全面了解McNemar检验,文章通过具体简便的案例,阐述McNemar检验在应用中存在的问题,以及目前的改良方法和应用该检验比较灵敏度和特异度差异的前提条件。旨在帮助使用者可以正确合理地选择该检验处理配对设计资料,避免产生错误的推论。

在医学研究中,经常会遇到四格表的配对设计资料,常见的形式有[1]:同一对子内两个个体接受不同的处理;同一批样品用两种不同的方法检测;以及同一个个体,接受处理的时间(前后)或位置(左右臂)不同等。针对上述资料,若比较两种结果的阳性频数分布是否相同(即两样本率或构成比的比较),采用的统计方法是配对卡方检验,也即McNemar检验。

关于McNemar检验,在目前通用的医学统计学书籍上,一般是针对两种检测方法的检查结果或者阳性率有无差别做假设检验。如文献[2-3]中,假设检验是两种检测方法的“阳性率或者阳性概率”是否有差异;而文献[4-5]中,其假设检验是“检查结果”是否有差异。……