Tengo 313 machos y 356 hembras. Varones y mujeres realizaron dos encuestas (específicas de cada sexo) (una versión original y otra modificada). La encuesta que estoy investigando es una medida de experiencias sexuales no deseadas con versiones paralelas para hombres y mujeres (por ejemplo, versión femenina = ¿has sido víctima alguna vez? versión masculina = ¿has perpetrado alguna vez?). Las tasas de victimización de las mujeres (en la versión original) suelen rondar el 15%, mientras que las de los hombres suelen rondar el 4%. Lo que me interesa es esta discrepancia entre los informes de victimización de las mujeres y los informes de perpetración de los hombres. He revisado la encuesta original para convertirla en una versión modificada, y mi hipótesis es que la discrepancia entre mujeres [víctimas] y hombres [agresores] disminuirá al utilizar mi versión modificada de la encuesta. Así pues, estoy analizando datos de recuento de frecuencias de opciones dicotómicas (sí [he tenido esta experiencia], o no [nunca he tenido esta experiencia]).
He realizado la prueba de McNemar para cada sexo, comparando las versiones de la encuesta, y muestran que las respuestas masculinas cambian (significativamente) y aumentan en la versión modificada, en comparación con la original, mientras que los índices femeninos son equivalentes en todas las versiones de la encuesta. También he realizado pruebas t de muestras pareadas comparando hombre-original X hombre-modificado y mujer-original X mujer-modificado, y los resultados también muestran un aumento significativo de las respuestas masculinas en la versión modificada, pero ninguna diferencia significativa en las puntuaciones de las mujeres en las versiones de la encuesta. Por lo tanto, sé que la versión modificada aumenta significativamente las tasas de respuesta masculina (y no aumenta las tasas femeninas), de modo que la discrepancia ha disminuido, pero ahora quiero una forma más directa y estadísticamente potente de decir directamente que las discrepancias entre hombres y mujeres son significativamente diferentes entre las medidas.
Me preguntaba si podría volver a hacer un McNemar's combinando las puntuaciones masculinas y femeninas (p. ej.
ORIGINAL SURVEY
YES NO
__________________________________________________
YES | (male YY + female YY) | (male YN + female YN) |
MODIFIED SURVEY |________________________|________________________|
NO | (male NY + female NY) | (male NN + Female NN) |
|________________________|________________________|¿Conservaría esta configuración las proporciones correctas para responder a mi pregunta sobre el cambio de la tasa de discrepancia entre hombres y mujeres en las distintas versiones de la encuesta? Si me estoy desviando del tema, ¿podría alguien sugerirme algún otro método para comparar los índices de discrepancia de dos grupos en dos medidas diferentes?
