Zurück zur Übersicht

Der McNemar-Test kommt zur Anwendung, wenn in einem klassischen Vorher-Nachher-Vergleich getestet werden soll, ob eine Maßnahme (ein sog. Treatment) Auswirkungen hatte. Die beiden Stichproben sind damit insofern verbunden, als dass jeder Merkmalsträger zu zwei verschienden Zeitpunkten beobachtet wird.

Beachten Sie

Dieser Test kommt für nominal skalierte Merkmale zur Anwendung.

Beispiel

Es soll auf dem 5%-Niveau getestet werden, ob sich die Anzahl an Personen, die gegen den Ausbau eines Kraftwerks sind, durch eine Informationsveranstaltung von Kraftwerksgegnern veränderte. Die Nullhypothese lautet:

H0: Die Wahrscheinlichkeit, dass Befürworter zu Gegnern werden, ist gleich der Wahrscheinlichkeit, dass Gegner zu Befürwortern werden.

SPSS liefert folgenden Output.

Es zeigt sich, dass in Summe bei 58 Personen kein Meinungswechsel stattfand. 32 Personen, die vor der Kampagne dafür waren, sprachen sich nach der Veranstaltung gegen das Kraftwerk aus. Aber ist der beobachtete Meinungswechsel stichprobenbedingt, d.h. zufällig?

Die (asymptotische) Signifikanz des Chi-Quadrat-Wertes von 10,50 beträgt 0,001, womit das Ergebnis lautet:

Schlussfolgerung

Die Nullhypothese wird verworfen. Die Wahrscheinlichkeiten sind ungleich.

Von der Kampagne ging ein hoch signifikanter Effekt auf die Einstellung zum Kraftwerksausbau aus. In welche Richtung sich die Einstellung veränderte, kann ausschließlich aus der Tabelle geschlossen werden. Das Testergebnis gibt darüber keine Auskunft.

Da 32 Personen, die sich vor der Kampagne für den Kraftwerksausbau aussprachen, nach der Kampagne gegen den Ausbau sind, aber lediglich 10 Personen in die umgekehrte Richtung wechselten, hat sich das Stimmungsbild statistisch signifikant gegen einen Kraftwerksausbau gewandelt.

Umsetzung in SPSS

Wählen Sie AnalysierenNichtparametrische TestsAlte DialogfelderZwei verbundene Stichproben...
Setzen Sie einen Haken bei McNemar.
Bestätigen Sie Ihre Eingaben mit OK.

Den Datensatz zum Beispiel können Sie hier herunterladen.

Zurück zur Übersicht