Calculadora de la Prueba de McNemar

Analiza datos dicotómicos emparejados de una tabla de contingencia 2x2 para determinar si hay un cambio significativo.

Ingresa los conteos para las cuatro celdas de la tabla 2x2 que representan observaciones emparejadas para calcular el estadístico chi-cuadrado de McNemar y el valor p.

Ejemplos

Prueba estos ejemplos para ver cómo funciona la calculadora.

Ensayo de Eficacia de Medicamento

Estudio Médico

Un estudio prueba un nuevo medicamento. 50 pacientes que inicialmente dieron positivo para una enfermedad son re-evaluados después del tratamiento.

a: 10, b: 35

c: 5, d: 0

Efectividad de Campaña Publicitaria

Mercadotecnia

Una empresa encuesta a 100 personas sobre preferencia de marca antes y después de una campaña publicitaria.

a: 20, b: 10

c: 30, d: 40

Comparación de Método de Enseñanza

Educación

Un grupo de 80 estudiantes es evaluado en un concepto, se les enseña un nuevo método, y luego son re-evaluados.

a: 15, b: 5

c: 25, d: 35

Estudio Piloto con Corrección de Continuidad

Muestra Pequeña

Un pequeño estudio piloto con solo 20 sujetos para probar una nueva intervención.

a: 2, b: 8

c: 1, d: 9

Otros Títulos
Entendiendo la Prueba de McNemar: Una Guía Completa
Aprende sobre los principios, aplicación e interpretación de la prueba Chi-Cuadrado de McNemar para datos categóricos emparejados.

¿Qué es la Prueba de McNemar?

  • Concepto Central
  • Cuándo Usarla
  • Suposiciones Clave
La prueba de McNemar es una prueba estadística no paramétrica utilizada en datos nominales emparejados. Evalúa la significancia de la diferencia entre dos variables dicotómicas relacionadas. Está específicamente diseñada para estudios 'antes y después' o diseños de pares emparejados para determinar si hay un cambio significativo en la proporción de sujetos en dos categorías.
Concepto Central
La prueba se enfoca en los pares discordantes en una tabla de contingencia 2x2. Estos son los pares donde el resultado ha cambiado entre la primera y segunda medición (ej., de 'positivo' a 'negativo' o viceversa). Los pares concordantes, donde el resultado permanece igual, no contribuyen al estadístico de prueba. La hipótesis nula (H0) de la prueba de McNemar es que las proporciones marginales de las dos categorías son iguales, lo que significa que el número de sujetos que cambiaron de la categoría 1 a la 2 es igual al número que cambiaron de la 2 a la 1.
Cuándo Usarla
Usa la prueba de McNemar en los siguientes escenarios: 1. Tienes datos emparejados, como mediciones tomadas en los mismos sujetos en dos momentos diferentes (ej., pre-prueba/post-prueba). 2. La variable dependiente es dicotómica (es decir, tiene solo dos categorías, como sí/no, aprobado/reprobado, positivo/negativo). 3. Los dos grupos en tu estudio están relacionados, no son independientes. Para grupos independientes, una prueba Chi-Cuadrado estándar sería más apropiada.
Suposiciones Clave
Las suposiciones principales para la prueba de McNemar son: 1. Los datos deben provenir de muestras emparejadas. 2. Los datos son nominales y dicotómicos. 3. Los pares discordantes (celdas b y c) son el foco, y el tamaño de la muestra debe ser adecuado. Algunos estadísticos recomiendan que la suma de pares discordantes (b+c) debe ser al menos 10 para que la aproximación chi-cuadrado sea válida.

Guía Paso a Paso para Usar la Calculadora de la Prueba de McNemar

  • Ingresando Datos
  • Aplicando Corrección de Continuidad
  • Interpretando los Resultados
Esta calculadora simplifica el proceso de realizar una prueba de McNemar. Sigue estos pasos para un análisis preciso.
Ingresando Datos en la Tabla 2x2
La calculadora requiere que llenes las cuatro celdas de una tabla de contingencia 2x2, que representan el acuerdo y desacuerdo entre dos mediciones emparejadas: Celda (a): Conteo de pares que fueron positivos en ambas mediciones. Celda (b): Conteo de pares que fueron positivos en la primera medición pero negativos en la segunda. Celda (c): Conteo de pares que fueron negativos en la primera medición pero positivos en la segunda. Celda (d): Conteo de pares que fueron negativos en ambas mediciones. Asegúrate de que todos los valores sean enteros no negativos.
Aplicando Corrección de Continuidad
La calculadora incluye una opción para la corrección de continuidad de Yates. Esta es un ajuste que se hace cuando el tamaño de la muestra es pequeño, específicamente cuando el número de pares discordantes (b + c) es menor a aproximadamente 20. La corrección proporciona un valor p más conservador y a menudo más preciso en estos casos. Marca la casilla 'Aplicar Corrección de Continuidad' si tus datos cumplen con este criterio.
Interpretando los Resultados
Después de hacer clic en 'Calcular', la herramienta proporciona tres resultados clave: 1. Valor Chi-Cuadrado (χ²): Este es el estadístico de prueba. Un valor mayor indica una mayor discrepancia entre los pares discordantes. 2. Valor P: Esto te dice la probabilidad de observar los datos (o datos más extremos) si la hipótesis nula fuera verdadera. Un valor p pequeño (típicamente < 0.05) sugiere que puedes rechazar la hipótesis nula. 3. Interpretación: La calculadora proporciona un resumen en lenguaje simple de si el resultado es estadísticamente significativo, ayudándote a llegar a una conclusión.

Aplicaciones del Mundo Real de la Prueba de McNemar

  • Investigación Médica y Clínica
  • Mercadotecnia y Análisis de Negocios
  • Ciencias Sociales y Educación
La prueba de McNemar es una herramienta versátil utilizada en muchos campos para analizar cambios en resultados dicotómicos.
Investigación Médica y Clínica
Se utiliza frecuentemente para evaluar la efectividad de un tratamiento médico. Por ejemplo, los investigadores podrían registrar si los pacientes tienen cierto síntoma antes y después de recibir un medicamento. La prueba de McNemar puede determinar si el medicamento cambió significativamente la presencia del síntoma.
Mercadotecnia y Análisis de Negocios
En mercadotecnia, la prueba puede medir el impacto de una campaña publicitaria. Una empresa podría encuestar a un grupo de consumidores sobre su preferencia de marca antes y después de la campaña. La prueba de McNemar mostraría si la campaña cambió significativamente la preferencia de marca.
Ciencias Sociales y Educación
Los educadores pueden usarla para evaluar la efectividad de un nuevo método de enseñanza. Las tasas de aprobación/reprobación de los estudiantes en una prueba pueden compararse antes y después de que se implemente el nuevo método para ver si llevó a una mejora significativa en los resultados de aprendizaje.