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.