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配对卡方：McNemar / Cochran's Q
同一批对象上比较「配对」的二分类结果——如同一批患者两种检测的阳性率、治疗前后阳性率。两条件用 McNemar（配对 2×2），三条件及以上用 Cochran's Q。普通卡方假定独立、不适用于配对。浏览器本地计算，数据不上传。
① 输入
配对计数：行=检测1，列=检测2。b、c 是不一致对（McNemar 只用它们）。
| 检测2 + | 检测2 − | |
|---|---|---|
| 检测1 + | ||
| 检测1 − |
使用说明与方法学
什么时候用 McNemar 而不是普通卡方？
数据是『配对/相关』时——同一批对象的两次测量或两种方法（如同一批患者做 A、B 两种检测）。普通卡方假定两组相互独立，用在配对数据上会得出错误结论。McNemar 只看结果不一致的那部分。
为什么有精确二项 p？
不一致对总数较少时，卡方的近似不准。McNemar 的本质是检验不一致对里 b 占一半的二项假设，故可用精确二项检验，小样本更可靠。本工具在不一致对<25 时建议优先看它。
Cochran's Q 显著之后怎么办？
说明至少有两个条件阳性率不同。可两两做 McNemar 找出差异所在，并对多次比较做校正（如 Benjamini-Hochberg，见多重检验校正工具）。
能比较连续变量的前后变化吗？
不能。McNemar/Q 针对二分类结果。连续变量的前后/配对比较请用配对 t 检验（见 t 检验工具）或 Wilcoxon 符号秩（非参数工具）。