マクネマー検定計算ツールの使い方
マクネマー検定計算ツールを使用すると、対応のある2値データ（2×2クロス集計表）に関する統計計算を簡単に行うことができます。フォームの「セル a」「セル b」「セル c」「セル d」に該当する観測度数を入力し、必要に応じて「イェーツの連続性補正（Yates’ continuity correction）」の適用を選択してください。
数値を入力を変更するとブラウザ上で即座に結果が更新され、カイ二乗値（カイ二乗統計量）や p 値、有意性の判定結果が表示されます。条件や度数を変更して結果の変化を直感的に比較・シミュレーションすることが可能です。本ツールは計算結果だけでなく、適用された計算式と数値の代入プロセスも表示するため、レポートの作成や統計学習の確認作業にも適しています。
計算式と理論 - マクネマー検定
**マクネマー検定（McNemar’s test）**は、同一の被験者群やペアに対する「治療前後」「A案・B案の評価」といった、対応のある二値データの割合に有意な差があるかを検定する手法です。データは以下のような2×2分割表で整理されます。
| 事後：陽性 (1) | 事後：陰性 (0) | |
|---|---|---|
| 事前：陽性 (1) | a | b |
| 事前：陰性 (0) | c | d |
ここで、結果の変化がなかったペア（セル a および d）は検定に関与せず、**変化が生じた不一致ペア（セル b および c）**のみを用いて帰無仮説（b = c、すなわち変化の方向に偏りがない）を検証します。
イェーツの連続性補正を行う場合、カイ二乗統計量 $\chi^2$ は以下の数式で計算されます。
chi^2 = (|b - c| - 1)^2 / (b + c)補正を行わない場合の基本式は以下の通りです。
chi^2 = (b - c)^2 / (b + c)得られたカイ二乗統計量（自由度 df = 1）をもとに p 値を算出し、設定した有意水準（alpha = 0.05 など）と比較して帰無仮説を棄却するかどうかを判定します。なお、不一致対の合計数（b + c）が小さい場合（一般に 25 未満など）は、カイ二乗近似の精度が低下するため、二項分布に基づく「正確マクネマー検定（Exact McNemar test）」の検討が必要となる点にご注意ください。
マクネマー検定計算ツールの活用シーン
マクネマー検定計算ツールは、医療・心理学・マーケティング・UI/UX評価など、多様な分野でのデータ分析に役立ちます。
- 医療・臨床試験: 同一患者群に対して薬の投与前後の改善率（効果あり/なし）に統計的有意差があるかを検証する。
- マーケティング & A/Bテスト: 同じユーザー層に対して、プロモーション前後のブランド認知度変化や購入意向の変化を分析する。
- 教育 & 統計学の学習: 教科書や講義の演習問題の手計算プロセスを照合し、不一致ペア（b と c）が結果に与える影響を視覚的に確認する。
すべての計算はローカルブラウザ内で完了するため、機密性の高い実験データでも安心・迅速に検証を行うことができます。