Statistics 简明教程

麦克尼马检针对两个相关示例，作为诸如个人心态在处理前得到记录的情境的一部分使用，然后在治疗后的事实中检验情绪进展的实质性，如有的话。

当信息准确反映两个相关样本时，麦克尼马检特别有用。此信息大多在诸如个人心态在监督处理前得到记录的情境中使用，然后与管理处理后的调查结果进行对比。因此可以说，使用麦克尼马检我们可以判断是否在使用如下所示的表格监管处理之后，个人有一种举止或假设调整：

正如可以看到，C 和 B 没有改变他们的假设，并且即使在管理处理后分别表现为“不赞成”和“赞成”。然而，在处理前表现良好的 A 在治疗后表现出“不赞成”的反应，对于 D 来说相反。因此可以说，${A+D}$ 表现出个人反应的变化。

麦克尼马检的零假设是 ${\frac{(A+D)}{2}}$ 个案例朝着一个方向变化，并且相同比例的变化发生在另一个方向。

麦克尼马检统计量使用转换后的 _test 模型，如下所示：

（自由度 = 1。）

Acceptance Criteria: 如果计算出的值小于表格值，则接受零假设。

Rejection Criteria: 如果计算出的值大于表格值，则拒绝零假设。