McNemar test, 연관성 측정 총정리

소개글

McNema`s test for dependent samples
Association(연관성) 측정
해당내용을 예제로서 알기쉽게 정리함.
SAS 코드와 해석방법까지 첨삭 표시했음.

목차

McNema`s test for dependent samples
Topic 11. Association(연관성) 측정
1. Association & Correlation
2. Categorical variables의 연관성
3. Multiple 2x2 tables

본문내용

-적용 : paired sample을 이용한 두 개의 proportion을 비교하는 경우
eg1) 같은 그룹의 환자에 약물을 투여하기 전과 후의 반응 비율 (양호, 불량)

[예 1] 당뇨병 병력이 심근경색의 위험요인이 되는가?
심근경색(M I) 진단을 받은 144명의 환자와 심근경색이 없는(NHD) 144명을 연령과 성별에 대해 짝지은 (age-and sex-matched study) 총 144쌍을 대상으로 DM 진단을 받은 병력에 차이가 있는지 조사.

MI
Non-MI
Total
DM
N-DM
DM
9 (a)
37 (b)
46
N-DM
16 (c)
82 (d)
98
Total
25
119
144 (n)
-실제 조사 대상은 144명씩 두 그룹(288)이지만, 둘씩 paired sample이므로 n=144
-
: Concordant pairs(일치쌍)
=(MI+DM인 환자와 N-MI+DM인 환자 쌍) + (MI+N-DM인 환자와 N-MI+N-DM인 환자 쌍)
→귀무 가설 검정에 정보제공 하지 못함
H0 : 심근경색이면서 당뇨병인 환자와 심근경색 아니고 당뇨도 아닌 환자의 쌍의 수(b)
= 심근경색이면서 당뇨가 아닌 환자와 심근경색이 아니고 당뇨인 환자 쌍의 수(c)
H0 : 심근경색 환자 중 당뇨병 병력 비율과 심근경색이 아닌 사람 중 당뇨병 병력 비율은 동일
H0 : 당뇨병과 심근경색 발색 간의 연관성은 없다
H0 : P1=P2 (P1과 P2가 다르다면 EXPOSURE는 질병 발생과 연관됨)
P1= (a+b)/n P2=(a+c)/n P1-P2=(b-c)/n
-검정 통계량 - SAS default : χ2=(b-c)2/(b+c)
- χ2=(

참고 자료

실험설계론 / 박선일저
각종 통계관련 자료