Outils de recherche › McNemar / Cochran's Q

Paired χ²: McNemar / Cochran's Q

Compare paired binary outcomes on the same subjects — e.g. positive rates of two tests in the same patients, or before/after positive rates. Two conditions use McNemar (paired 2×2); three or more use Cochran's Q. The ordinary chi-square assumes independence and is wrong for paired data. Computed locally; data never uploaded.

① Saisie

Paired counts: rows = test 1, columns = test 2. b and c are the discordant pairs (McNemar uses only these).

	Test 2 +	Test 2 −
Test 1 +
Test 1 −

Mode d'emploi et méthodologie

Quand McNemar plutôt que le chi-deux ordinaire ?

Lorsque les données sont appariées/corrélées — deux mesures sur les mêmes sujets ou deux méthodes (p. ex. les mêmes patients passent les tests A et B). Le chi-deux ordinaire suppose l'indépendance des groupes et donne de mauvaises conclusions sur des données appariées. McNemar ne regarde que les paires discordantes.

Pourquoi une valeur p binomiale exacte ?

Avec peu de paires discordantes, l'approximation du chi-deux est médiocre. McNemar teste essentiellement l'hypothèse binomiale que b représente la moitié des paires discordantes : un test binomial exact est alors plus fiable aux petits effectifs. Cet outil le recommande lorsque les paires discordantes sont <25.

Que faire après un Q de Cochran significatif ?

Cela signifie qu'au moins deux conditions ont des taux de positivité différents. Faites des McNemar appariés pour localiser les différences, et corrigez pour les comparaisons multiples (p. ex. Benjamini–Hochberg, voir l'outil de correction des tests multiples).

Peut-il comparer un changement continu avant/après ?

Non. McNemar/Q sont pour des critères binaires. Pour une comparaison appariée/avant-après d'une variable continue, utilisez le t apparié (outil t-test) ou Wilcoxon signed-rank (outil non paramétrique).