En estadística este estadístico es similar a la chi cuadrada, su propósito es comparar dos variables pero qué tipo de variables son variables nominales dicotómicas, estás variables tienen mediciones longitudinales o apareadas también se les denomina relacionadas tenemos acá un ejemplo para poder graficar mejor el estadístico y dice que una agencia publicitaria quiere conocer si la campaña que ha realizado mejora o no las ventas no para ello hace una medición de las ventas pre y post experimento.

Entonces primero hace una primera medición, realiza el experimento y una segunda medición de las ventas para ver si mejoran o no las ventas o cómo es esta situación,  se trata de ventas de vehículos entonces en la matriz de datos del SPSS tenemos las mediciones antes y las mediciones después cada una está en una columna y están estos son los días el primer día se vendió en Nizan y vendió Toyota se vendió otra vez Nissan está la relación, los datos de los vehículos vendidos y posteriormente en esta misma empresa después del experimento en la publicidad se hace una segunda medición,

Vamos a la ficha del menú analizar  del SPS en analizar buscamos estadísticos descriptivos y nos vamos a las cruzadas, es el mismo procedimiento para la chi cuadrada, entonces nos va a salir en el siguiente cuadro donde pasamos a filas en normalmente pasamos la variable independiente y a columnas la dependiente estoy en chi cuadrado esto es muy similar al procedimiento con la única diferencia que la chi cuadrado vamos a seleccionar este esta casilla pero en el de McNemar vamos a seleccionar solo McNemar

El resultado que vamos a tener va a ser el primer cuadro que son los cuadros descriptivos donde  dice el porcentaje válido si ha habido casos perdidos o no,  el total de los datos y es en el segundo cuatro donde se nos presenta la relación que hay entre ambas variables, sale  los vehículos en Nissan , 23 prefieren Nissan,  19 Toyota y en él después 20 Nissan,  22 Toyota,  como podemos ver hay una variación una ligera variación que preferían 23 Nissan, y ahora solo 20 o sea que han migrado han preferido más irse a Toyota vemos que hay una diferencia mínima entonces en el tercer cuadro es donde nos sale la significancia bilateral qué es mayor a 0.05, los 5 es el límite es el valor frontera y esto es mucho mayor lo cual nos indica que son significativamente iguales  

La diferencia que hemos podido ver, es significativamente relevante vamos a ver los valores nominales dicotómicos 1 de los vehículos vendidos antes y después de un experimento publicitario dijimos que nos íbamos a analizar estadísticos descriptivos tablas de cruzadas pasamos el ante a filas y el después a columnas, en los estadísticos seleccionamos McNemar, vamos a continuar y podemos mostrar gráficos de barras, ahora simplemente tenemos los 3 cuadros que nos van a indicar el valor de magma, tenemos el primer cuadro descriptivo el segundo cómo se comportan los datos antes y después vemos que hay una diferencia pequeña antes se preferían 19 Toyota ahora 22,  entonces Toyota ha subido y en cambio Nisan aunque antes preferían 23 ahora ha reducido a 20 vemos una ligera variación pero esa variación no es suficiente como para decir que hay una diferencia significativa porque acá el valor es mayor a 0.05 lo cual hace que aceptemos la hipótesis nula, que no existe diferencias significativas en ambos grupos en ambas mediciones antes y después metodológicos que le dan forma a la investigación.