在配對分析裡面，McNemar's test一直是主要被拿來使用的統計分析，但這個方法有個先天上的限制是只支援二項資料。一旦資料成為多項資料時，就必須使用Generalized McNemar's test (或稱Stuart-Maxwell test)或者是Bhapkar's test。其中，Bhapkar's test是有被SAS/STAT內的程序所支援，但Generalized McNemar's test則無。Xuezheng Sun和Zhao Yang在2008年發表了一篇技術文件裡面，敘述了如何使用既有的SAS程序來執行Bhapkar's test，並且公佈了一個自製的巨集程式來執行Generalized McNemar's test。
McNemar's test主要分析2X2的列連表，不過一旦列連表擴展為rXr (r>2)的格式，則McNemar's test就不能使用：
以下使用這個列連表當作範例：
資料輸入如下：
執行巨集方法如下：
(a) Generalized McNemar's test
語法如下：%gMcNemart(dsin = , rowv =, colv = , count = );
。dsin = SAS資料名稱
。rowv = 行變數名
。colv = 列變數名
。count = 個數變數名稱
語法如下：%gMcNemart(dsin = , rowv =, colv = , count = );
。dsin = SAS資料名稱
。rowv = 行變數名
。colv = 列變數名
。count = 個數變數名稱
使用方法如下：
%gMcNemar(dsin = Vision, rowv = r, colv = c, count = count);
輸出報表如下：
其中PROBCHI下面那個數字就是p-value，因此這個例子顯示出p-value =0.0007 < 0.05，可以結論出左眼跟右眼的測量結果並沒有一致性。
這個巨集的原始碼可至原文載點內取得。
(b) Bhapkar's test
這個方法可以在PROC CATMOD程序能完成：
執行後會得到一個很短的輸出報表：
在vis後面那個p-value就是答案。跟用%gMcNemar巨集的結果其實是差不多的。
根據本人使用心得，基本上兩個方法都不錯用，但如果因為樣本稀少導致某些行或列裡面的個數全部都是0的話，則運行結果會有點問題。由於PROC CATMOD已經是編譯後的程式，所以不能去改內部的原始碼，所以必須從%gMcNemar這個巨集程式來著手。我打算有空改寫%gMcNemar來解決這個問題，若投稿到SAS Global Forum有獲得刊登的話再來分享給大家。
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Xuezheng Sun
Department of Epidemiology & Biostatistics,
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Zhao Yang
Premier Research Group plc.
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