r×c列联表fisher精确检验

Fisher精确检验是一种用于分析2x2表格数据的假设检验方法，通常用于分析两个分类变量之间的关系。在R语言中，可以使用fisher.test()函数进行Fisher精确检验。

对于一个r行c列的列联表，可以使用以下代码进行Fisher精确检验：

# 创建一个2x2列联表
table <- matrix(c(a,b,c,d), nrow=2, byrow=TRUE)

# 进行Fisher精确检验
fisher.test(table)

其中，a、b、c、d分别表示列联表中四个单元格的数值。该函数会返回一个包含p值、置信区间和统计量等信息的结果对象，可以根据需要进一步解释和分析。

相关问题

作为一个医学方向的资深python程序员，告诉我怎么用python的代码实现3x3列联表fisher精确检验

要实现3x3列联表Fisher精确检验，可以使用Python的SciPy库中的函数 `fisher_exact()`。以下是示例代码：

from scipy.stats import fisher_exact

# 构建3x3列联表
obs = [[10, 5, 5], [5, 10, 5], [5, 5, 10]]

# 进行Fisher精确检验
oddsratio, pvalue = fisher_exact(obs)

print("Odds ratio:", oddsratio)
print("p-value:", pvalue)

在这个例子中，我们构建了一个3x3的列联表，然后使用 `fisher_exact()` 函数进行Fisher精确检验。函数将返回两个值，一个是odds ratio，另一个是p-value。我们将这两个值打印出来以便查看。

注意：对于3x3列联表，Fisher精确检验的p-value已经趋近于计算的最小数值（通常小于 $10^{-15}$），因此p-value的精度可能不够高。此时，我们应该关注odds ratio的值，以便更好地理解列联表的关系。

2×2列联表fisher精确检验

Fisher精确检验是一种非参数统计方法，常用于2×2列联表。它的目的是根据列联表中的观察频数，判断两个分类变量是否有相关性。

在进行Fisher精确检验之前，我们首先要先了解列联表中各个单元格的观察频数。假设列联表的四个单元格分别为a, b, c, d。其中，a表示两个分类变量同时满足条件的观察频数，b表示第一个变量满足，而第二个变量不满足条件的观察频数，c表示第一个变量不满足，而第二个变量满足条件的观察频数，d表示两个变量都不满足条件的观察频数。

Fisher精确检验的假设是：在总体中，两个分类变量之间没有相关性。我们的目标是利用这个假设，来计算出在假设成立的情况下，出现观察频数值不低于当前值更极端的概率。具体计算方法是通过计算多项式的概率来获得。

Fisher精确检验的统计量是根据观察频数和边际频数计算得出的。然后，通过对所有可能的列联表进行计算，找到出现更极端结果的概率。这个概率就是Fisher精确检验的p值。

最后，我们将计算得到的p值与显著性水平进行比较。如果p值小于显著性水平，我们就可以拒绝原假设，认为两个分类变量之间存在相关性。相反，如果p值大于显著性水平，我们则无法拒绝原假设，即无法得出两个变量之间存在相关性的结论。

总之，Fisher精确检验通过计算观察频数在假设成立情况下出现更极端结果的概率来判断两个分类变量之间是否存在相关性。它的优点是不受样本量限制，适用于小样本情况下的分析。同时，它也提供了一种有效的方法来探索分类变量之间的关联关系。