McNemar检验：修订间差异

来自决策链云智库
（创建页面，内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=McNemar检验|nodeimage=McNemar Test.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::McNemar Test|abbreviation=M_Test|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::频数表检验|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>McNemar检验是用于配对名义数据的统计检验, 又称非独立…”）
 
无编辑摘要
第1行： 第1行：
{{Infobox nodebasic|nodename=McNemar检验|nodeimage=McNemar Test.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在[[DecisionTree | V1.0]]部署|nodeenglishname=[[Has english name::McNemar Test]]|abbreviation=M_Test|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::频数表检验]]|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>McNemar检验是用于配对名义数据的统计检验, 又称非独立样本比率数的卡方检验。它应用于具有二分特征的2 × 2列联表，变量需要是二分类, 具有匹配的主题对，以确定行和列的边际频率是否相等,即是否存在边际同质性。例如：由失败变成功或由否变是的比例是否相等, 探讨事件发生前后表格内比例是否有显著改变。\n用途：一种非参数统计方法，用于分析两个配对的分类变量之间的关系，特别是在前后重复测量设计中。也用于分析在两个时间点或两种不同条件下，同一组受试者的分类结果是否有显著差异。\n参数：选择二分类变量</p>|nodeinputnumber=4|nodeoutputnumber=3|nodeloopsupport=是|nodeifswitchsupport=否|nodeavailableplotlist=nodenoplotoutput|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream|nodeconfiguration=VariableList;DropManu|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/McNemar检验_Plus|previousnode=[[Mantel-Haenszel检验]]|nextnode=[[F检验]]}}{{Navplate AlgorithmNodeList}}[[Category:频数表检验]]
{{Infobox nodebasic  
|nodename=McNemar检验
|nodeimage=McNemar Test.png
|developer=Dev.Team-DPS
|productionstate=PC可用
|productionstatedesc=在[[DecisionLinnc | V1.0]]部署
|nodeenglishname=[[Has english name::McNemar Test]]
|abbreviation=[[Has abbreviation::M_Test]]
|funcmaincategory=数据分析
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::频数表检验]]
|nodecategory=数据挖掘
|nodeinterpretor=R
|nodeshortdescription=<p>McNemar检验是用于配对名义数据的统计检验, 又称非独立样本比率数的卡方检验。它应用于具有二分特征的2 × 2列联表，变量需要是二分类, 具有匹配的主题对，以确定行和列的边际频率是否相等,即是否存在边际同质性。例如：由失败变成功或由否变是的比例是否相等, 探讨事件发生前后表格内比例是否有显著改变。</p><p>用途：一种非参数统计方法，用于分析两个配对的分类变量之间的关系，特别是在前后重复测量设计中。也用于分析在两个时间点或两种不同条件下，同一组受试者的分类结果是否有显著差异。</p><p>参数：选择二分类变量</p>
|nodeinputnumber=4
|nodeoutputnumber=3
|nodeloopsupport=是
|nodeifswitchsupport=否
|nodeavailableplotlist=nodenoplotoutput
|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream
|nodeconfiguration=VariableList;DropManu
|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■
|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/McNemar检验
|previousnode=[[Mantel-Haenszel检验]]
|nextnode=[[McNemar检验]]
}}
 
 
{{Navplate AlgorithmNodeList}}
 
[[Category:频数表检验]]

2023年12月4日 (一) 22:02的版本

McNemar Test.png
节点状态
PC可用
在 V1.0部署
McNemar检验
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名McNemar检验
功能主类别数据分析
英文缩写M_Test
功能亚类别频数表检验
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

McNemar检验是用于配对名义数据的统计检验, 又称非独立样本比率数的卡方检验。它应用于具有二分特征的2 × 2列联表，变量需要是二分类, 具有匹配的主题对，以确定行和列的边际频率是否相等,即是否存在边际同质性。例如：由失败变成功或由否变是的比例是否相等, 探讨事件发生前后表格内比例是否有显著改变。

用途：一种非参数统计方法，用于分析两个配对的分类变量之间的关系，特别是在前后重复测量设计中。也用于分析在两个时间点或两种不同条件下，同一组受试者的分类结果是否有显著差异。

参数：选择二分类变量

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口4个
Output-出口3个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点Mantel-Haenszel检验
下一节点McNemar检验
WikimediaUI-Globe.svg相关网站



属性“Nodeicon”（作为页面类型）与输入值“File:”包含无效字符或不完整，并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。


查找其他类别的节点，请参考以下列表

取自“https://wiki.statsape.com/index.php?title=McNemar检验&oldid=2421”
最近修改
此页面最后编辑于2023年12月4日 (星期一) 22:02。
版权
DecisionLinnc Wiki (决策链云智库) © 2024 by Statsape is licensed under Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International. To view a copy of this license, visit [http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/| CreativeCommons-Licenses-4.0].