操作方法一（交叉表）
（1）點選「分析」→「敘述統計」→「交叉表」。
（2）將這兩個配對的類別變項（政見發表會前 & 政見發表會後），分別丟入列與欄。
並沒有限制列與欄要特別放哪個變數，隨意就好
（3）點選「統計量」。
（4）勾選「McNemar檢定」。
（5）點選「儲存格」。
（6）勾選百分比之下的「總和」。
一般統計檢定最好還是要搭配描述性統計，較好說明與討論，除了得到（B）（C）兩格的觀察人數外，還會想瞭解個別比例
（7）交叉表的描述性統計。
（8）McNemar檢定結果顯示，顯著性p值為.002。
檢定結果達顯著水準，因此B（25人，25.0%）與C（7人，7.0%）具有顯著差異，由此可知從支持候選人1改成候選人2的人數較多。
另外值的注意的是，透過交叉表所得到的結果為精確顯著性，是透過二項分布所得到的結果，因此表格下方有註解a。
操作方法二（無母數檢定）
（9）點選「無母數檢定」→「歷史對話記錄」→「二個相關樣本」。
也可以點選「相關樣本」，不過介面相對複雜，因此先以歷史對話記錄」來示範
（10）將這兩個配對的類別變項（政見發表會前 & 政見發表會後），配對到右方的檢定欄位中。
（11）勾選「McNemar檢定」。
（12）交叉表的描述性統計。
表中只顯示觀察次數，若需要計算百分比，還是得透過交叉表來取得
（13）McNemar檢定結果顯示，顯著性p值為.003。
檢定結果達顯著水準，因此結論是相同的，B（25人，25.0%）與C（7人，7.0%）具有顯著差異，由此可知從支持候選人1改成候選人2的人數較多。眼尖的你是否發現，透過無母數檢定所得到的結果並不是精確顯著性，而變為漸進顯著性了，所以顯著性結果和上述交叉表所得到的結果有落差，那該怎麼選擇呢？建議直接透過無母數檢定的頁面來分析結果，以下將解釋為什麼會有這樣的差異。
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