配对资料也可以分为定量资料和定性资料，在定量资料中，如果数据符合正态分布的话，一般使用配对t检验，如果不符合正态分布，一般使用Wilcoxon符号秩和检验。在定性资料中，又可以分为配对2×2四格表资料和RxR列联表资料，配对2×2四格表资料一般应用McNemar卡方检验，RxR列联表资料一般应用Bowker卡方检验。
配对四格表资料卡方检验（McNemar检验）用于评估两种治疗方法在治疗某种疾病上的效果差异。
一、计算公式
1．b+c≥40
2．b+c<40，连续矫正公式
二、医学应用实例
某医院随机选择200例高血压患者，所有患者均符合相关的入组标准，并且被随机分配到A组（接受A药物治疗）或B组（接受B药物治疗）。每名患者在治疗前和治疗后的血压数据均被记录。
将两种治疗方法的效果分为“有效”和“无效”两类，定义治疗后血压恢复到正常范围为“有效”，未恢复为“无效”。记录每名患者在两种治疗中的表现，生成四格表，用于后续统计分析。
临床试验中获得如下配对数据：
• 100名患者在A药物治疗下有效，B药物治疗下无效。
• 30名患者在B药物治疗下有效，A药物治疗下无效。
• 50名患者在两种治疗方法下均有效。
• 20名患者在两种治疗方法下均无效。
据此构建四格表如下：
| 组别 | B药物有效 | B药物无效 | 合计 |
|---|---|---|---|
| A药物有效 | 50 | 100 | 150 |
| A药物无效 | 30 | 20 | 50 |
| 合计 | 80 | 120 | 200 |
b+c=100+30=130大于40，代入公式得卡方值等于37.69，查卡方界值表得P<0.01。因此，可以认为A药物和B药物的治疗效果存在显著差异。从结果可以看出，A药物的治疗效果明显优于B药物，这可能与两种药物的作用机制或药物代谢特性有关。在此研究中，McNemar检验有效地揭示了两种治疗方法的疗效差异，是一种非常适合配对资料的统计工具。该方法可广泛应用于其他类似医学对比研究中。
三、使用软件计算配对四格表资料卡方检验
使用spss可以计算配对四格表资料卡方检验，但操作较为复杂，建议使用医学统计助手进行计算。
