A McNemar-próbát egyszerűsége miatt közöljük itt – illetve megemlítjük az azóta alkalmazott korrekciós eljárásokat is. A McNemar-próbát tehát 2x2-es kontingencia-táblázatok elemzésére használjuk, melyben az alábbi felállásban dolgozunk: A vizsgálat nullhipotézise az, hogy a marginálisok homogénnek tekinthetők, tehát

	Teszt2 pozitív	Teszt2 negatív
Teszt1 pozitív	a	b
Teszt1 negatív	c	d

P(a) + P(b) = P(a) + P(c),

P(c) + P(d) = P(b) + P(d).

Mindez persze akkor úgy is tesztelhető, hogy a nullhipotézis P(b) = P(c), míg az ellenhipotézis esetén nyilván ennek ellenkezője teljesül. A nullhipotézis fennállása esetén az alábbi módon kiszámításra kerülő McNemar-statisztika eloszlása 1 szabadságfokú ${\chi }^2$ eloszlást követ:

${\chi }^2=\frac{{\left(b-c\right)}^2}{b+c}\mathrm{.}$

Yates-féle korrekciót használhatunk az alábbi módon:

${\chi }^2=\frac{{\left(∣b-c∣-\mathrm{0,5}\right)}^2}{b+c},$

míg Edwards és Fleiss korrekciója ehelyett:

${\chi }^2=\frac{{\left(∣b-c∣-1\right)}^2}{b+c}\mathrm{.}$

A McNemar-teszt alkalmazásának feltétele az, hogy a nevezőben található mennyiség legalább 25-ös értéket elérjen. Megjegyezzük továbbá, hogy Liddell alkotott egy egzakt tesztet a McNemar-teszt kiváltására, melyet azóta Strorer és Kim [Strorer-Liddell, 1990] módosítottak.