Le test de Mac Nemar Permet de savoir si deux proportions appariées mesurées sont identiques ou non.
Pour pouvoir réaliser ce test il est nécessaire d’avoir un échantillonnage aléatoire dans chaque échantillon, que chaque effectif soit supérieur ou égal à 5 et que tous les individus passent d’un état à l’autre.
Pour appliquer le test de Mac Nemar nous utilisons la fonction mcnemar.test().
Exemple :
Nous nous demandons si la proportion de fumeur a varié dans le temps ?
mat<-matrix(c(20,2,10,28),2)
dimnames(mat) <- list("avant" = c("fumeur", "non fumeur"),"apres" = c("fumeur", "non fumeur"))
mat
apres
avant fumeur non fumeur
fumeur 20 10
non fumeur 2 28
mcnemar.test(mat)
# McNemar's Chi-squared test with continuity correction
#data: mat
#McNemar's chi-squared = 4.0833, df = 1, p-value = 0.04331
La p-value est inférieure à 0.05, nous considérons donc que les proportions sont significativement différentes : nous constatons que la proportion de fumeur a donc varié dans le temps, nous pouvons ajouter que celle-ci a tendance à diminuer.