r语言如何进行excel表数据三组之间fisher精确检验

在R语言中，可以使用`exactRankTest()`函数来进行Excel表格数据的三组之间的Fisher's精确检验。Fisher精确检验适用于小样本情况，当总体频率小于5的情况，普通的卡方检验可能会得到非预期的结果。以下是步骤：

首先，你需要安装并加载必要的包，如`epitools`或`coin`：

install.packages("epitools") # 如果尚未安装
library(epitools)   # 或者 coin 包

假设你的Excel数据已经读入一个名为`data`的数据框，其中包含三列：A、B和C，分别代表三个组别的计数。例如：

data <- read.table("your_excel_data.csv", header = TRUE)

接下来，你可以对这三组进行精确检验：

fisher_test <- exactRankTest(data$column_A, data$column_B, data$column_C)

在这里，`column_A`, `column_B`, 和 `column_C`应该替换为你实际数据集中的列名。

`fisher_test`将返回一个列表，包含p值和其他统计信息。如果你想要查看结果，可以这样做：

summary(fisher_test)

相关问题

r语言如何对excel表数据中的三组数据进行fisher精确检验？

在R语言中，对Excel表格数据进行Fisher's精确检验通常需要首先加载数据，然后利用`exact.test()`函数。假设你已经将Excel数据读入了一个data.frame中，比如叫做df，且你想比较的是三个分类变量A、B和C之间的关联。

以下是步骤：

1. **加载必要的库**：
首先，确保已安装并加载了`tidyverse`包，它包含了处理数据的基本操作以及读取Excel文件的功能。如果没有，可以运行 `install.packages("tidyverse")` 然后 `library(tidyverse)`。

2. **读取Excel数据**：
使用 `readxl::read_excel()` 函数读取Excel文件。例如：

   df <- read_excel("your_file.xlsx")

3. **数据预处理**：
确保数据已经清洗和整理成适合进行Fisher's精确检验的形式，即每行代表一个观察，并且列A、B和C是类别变量。

4. **应用Fisher精确检验**：
对于三个变量的组合，你需要为每个两两组合（如A vs B, A vs C, B vs C）进行检验。这可以通过`purrr`包的`map_dbl()`函数结合`exact.test()`函数来完成：

   fisher_pairs <- c("AB", "AC", "BC")
   fisher_results <- map_dbl(fisher_pairs, ~ exact.test(df$variable_A, df$variable_B, data = df, alternative = "two.sided"))

这里`variable_A`, `variable_B`应该替换为你的实际变量名。

5. **查看结果**：
`fisher_results`是一个向量，包含了每个检验的p值。你可以打印出来或进一步分析。

r语言如何对excel表数据中同一个变量的三组数据进行fisher精确检验

在R语言中，你可以使用`exact2x2.test()`函数来对Excel表格中的同一变量（通常是两个类别）在三个组间的频数进行Fisher's Exact Test（精确测试）。不过，这个函数通常用于2x2列联表的分析，如果你有三组数据，需要先整理成类似的形式，例如将三组分别归为两个二分类变量，比如A组 vs B组、A组 vs C组、B组 vs C组。

以下是基本步骤：

1. 首先，你需要读取Excel文件并加载数据，可以使用`readxl`包来读取，例如：

library(readxl)
data <- read_excel("your_file.xlsx")

替换"your_file.xlsx"为你实际的文件路径和名称。

2. 确保你的数据已经按照组别分好，比如有一个“Group”列标识了每个单元格属于哪一组，以及一个“Variable”列记录了变量的两个状态。

3. 对于每个二分类组合（如A vs B、A vs C），创建一个新的行向量，其中包含对应的计数。例如：

counts <- matrix(c(
  data[data$Group == "A" & data$Variable == "Category1", "count"],
  data[data$Group == "B" & data$Variable == "Category1", "count"],
  # ... 重复以上代码添加第三组（C）
), nrow=2, byrow=TRUE)

4. 使用`exact2x2.test()`进行精确检验：

fisher_test <- exact2x2.test(counts[1,], counts[2,])
fisher_test$p.value

这会返回Fisher's Exact Test的p值。

5. 结果分析：如果p值小于预设的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，意味着三个组在该变量上的分布存在显著差异。

记得检查数据是否满足Fisher's Exact Test的假设条件，即样本大小较小且总体比例接近0或1。如果不符合，可能需要考虑使用其他检验方法，如Pearson's Chi-squared test或Contingency Table的连续性矫正版本（如Yates' Correction）。