Mc Nemer检验用于两个相关示例，作为事先记录个人心态的情况的一部分，然后在事实处理之后测试情绪进步的必要性(如果有)。

当信息说出两个相关样本的真相时，Mc Nemer检验特别有用。在大多数情况下，此信息被用作以下情况的一部分：在监督治疗之前先记录个人的心理状态，然后在管理治疗后进行对比和调查。可以这样说，利用McNemer检验，我们可以判断使用表调节治疗后个体的举止或假设是否有任何调整，如下所示：

Do not favour

可以看出，C和B都不会改变其假设，即使在进行治疗后也分别显示“不偏爱”和“偏爱”。但是，在治疗前表现良好的A表现出在治疗后“不偏爱”的反应。因此，可以说$ {A + D} $显示了个人反应的变化。

McNemer检验的原假设是$ {\ frac {(A + D)} {2}} $个案例在一个方向上发生变化，而相同比例的变化在另一个方向上发生。

McNemer测试统计信息使用转换后的_test模型，如下所示：

(自由度=1。)

接受标准：如果计算值小于表格值，则接受空假设。

拒绝标准：如果计算的值大于表值，则拒绝零假设。

插图

在之前和之后的实验中，从300位受访者那里获得的回答分为以下几类：

Do not favour

如果治疗后人们的意见有任何显着差异，请使用McNemer检验以5％的显着性水平进行检验。

解：

$ {H_o} $：即使经过实验，人们的看法也没有差异。

使用以下公式计算测试统计量：

1个DF的5％显着性水平的测试值为3.84。由于检验大于表值，因此零假设被拒绝，即在治疗后人们的观点发生了变化。