csdn mcs检验

CSND MCS（McNemar's chi-square test）是一种用于比较配对样本的非参数统计方法。该方法常用于对两组相关的二分类变量进行比较，以检验两组差异是否显著。

这个统计检验的原理是通过比较四个数字的频数来评估差异的显著性。这四个数字分别是：a表示两组都被分类为阳性的样本数，b表示两组中只有组1被分类为阳性的样本数，c表示两组中只有组2被分类为阳性的样本数，d表示两组都被分类为阴性的样本数。

利用这四个数字，我们可以计算出一个统计量，即：

\[\chi^2 = \frac{(|b-c|-1)^2}{(b+c)}\]

然后，我们可以根据统计量的分布来计算出p值，如果p值小于预先设定的显著性水平，就可以拒绝原假设，即认为两组的差异是显著的。

CSND MCS可以通过计算公式进行手动计算，也可以通过统计软件进行计算，常见的软件包如R和Python中的scipy库都包含了执行这个检验的函数。

总之，CSND MCS是一种常用的非参数统计方法，适用于比较两组配对样本的差异。它可以通过计算统计量和p值来评估差异的显著性。