Teste de McNemar (Pareado)
Calcula o teste de McNemar, usado para comparar duas proporções pareadas — quando os mesmos indivíduos são medidos duas vezes (antes e depois, ou por dois métodos). Diferente do teste de duas proporções, que trata os grupos como independentes, o McNemar olha apenas para os casos que mudaram de classificação (as discordâncias b e c da tabela 2×2), ignorando os que ficaram iguais. A versão com correção de continuidade segue uma qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Informe as duas contagens discordantes.
Resultado
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Teste de McNemar (Pareado)
Calcula o teste de McNemar, usado para comparar duas proporções pareadas — quando os mesmos indivíduos são medidos duas vezes (antes e depois, ou por dois métodos). Diferente do teste de duas proporções, que trata os grupos como independentes, o McNemar olha apenas para os casos que mudaram de classificação (as discordâncias b e c da tabela 2×2), ignorando os que ficaram iguais. A versão com correção de continuidade segue uma qui-quadrado com 1 grau de liberdade. Informe as duas contagens discordantes.
Comparar proporções quando os dados são pareados
Imagine medir a opinião das mesmas pessoas antes e depois de uma campanha, ou classificar os mesmos exames por dois métodos diferentes. Os dois conjuntos de respostas não são independentes, vêm dos mesmos indivíduos. Aplicar o teste de duas proporções aqui seria um erro, porque ele assume independência. O teste de McNemar é a ferramenta certa para dados pareados.
A sacada de McNemar é olhar só para quem mudou. Numa tabela dois por dois de antes contra depois, as células da diagonal, que concordam, não trazem informação sobre mudança; tudo que importa são as duas células discordantes, b e c, onde a classificação virou num sentido ou no outro. Se a mudança fosse simétrica, b e c seriam parecidos; uma diferença grande entre eles é o que o teste detecta.
Informe as duas contagens discordantes, b e c. A ferramenta calcula a estatística qui-quadrado com correção de continuidade, que segue uma qui-quadrado com um grau de liberdade. A correção subtrai um da diferença absoluta antes de elevar ao quadrado, tornando o teste um pouco mais conservador, o que ajuda quando o número de discordâncias é modesto.
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Teste t Pareado
Calcula o teste t pareado, usado quando você mede os mesmos indivíduos duas vezes — antes e depois de um tratamento, ou por dois métodos. Ele trabalha com as diferenças de cada par e testa se a diferença média é compatível com zero. Por eliminar a variabilidade entre indivíduos, costuma ser bem mais potente do que comparar dois grupos independentes. A ferramenta devolve a estatística t, os graus de liberdade e o valor-p bilateral. Informe as duas séries pareadas.
Teste Qui-Quadrado de Independência
Calcula o teste qui-quadrado de independência para uma tabela de contingência, verificando se duas variáveis categóricas estão associadas ou são independentes. Por exemplo: a preferência por um produto depende da faixa etária? O teste compara as frequências observadas com as que seriam esperadas se não houvesse relação nenhuma, e a estatística qui-quadrado mede o tamanho desse desencontro. A ferramenta devolve a estatística, os graus de liberdade e o valor-p. Informe a tabela: colunas por vírgula, linhas por ponto e vírgula.
Teste de Variância de Uma Amostra (Qui-Quadrado)
Calcula o teste qui-quadrado para a variância de uma única amostra, que verifica se a variância populacional é igual a um valor de referência. É a contraparte, para a dispersão, do teste t de uma amostra para a média. Aparece muito em controle de qualidade: a variabilidade de um processo está dentro do limite especificado, ou aumentou? A estatística compara a variância amostral com a hipotética e segue uma distribuição qui-quadrado. Informe a amostra e a variância hipotética (σ₀²).
Os resultados desta ferramenta têm caráter apenas informativo e educativo e não constituem aconselhamento profissional, financeiro, médico, jurídico, tributário ou contábil. Confirme decisões importantes com um profissional qualificado e fontes oficiais.