r fisher检验
时间: 2023-08-20 22:01:56 浏览: 65
Fisher检验是一种用于统计数据分析的方法,主要用于确定两个或更多的数据集之间是否存在显著差异。它基于一种概率模型,即鱼尔定理(Fisher's exact test),适用于小样本量和预期频数低的情况。
Fisher检验的基本原理是根据观察到的数据,计算出一个p值,该p值表示了在零假设成立的情况下,出现观察到的数据或更极端情况的概率。如果p值小于预先设定的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝零假设,认为数据之间存在显著差异。
Fisher检验适用于二分类变量或二维列联表的分析,比如用于比较两组人群的疾病患病率之间是否存在显著差异。在进行Fisher检验时,需要根据给定的数据计算出各个单元格的期望频数,然后根据期望频数和观察频数计算出一个统计量,该统计量服从自由度为(min(r,c)-1)*(max(r,c)-1)的Fisher精确分布。
需要注意的是,Fisher检验对于大样本量的数据并不适用,因为在大样本量下,它的计算可能会很耗时,而且近似的卡方检验等方法更为常用。此外,Fisher检验的结果只能告诉我们数据之间是否存在显著差异,但并不能确定差异的具体方向。
总之,Fisher检验是一种统计方法,适用于小样本量和预期频数低的情况,用于确定数据集之间是否存在显著差异。通过计算p值,可以判断数据之间的差异是否达到显著水平。
相关问题
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。
r fisher test
Fisher检验是一种用于分析分类变量之间关联性的统计方法。该方法适用于小样本,特别是在两个分类变量之间进行关联性分析时。Fisher检验是由统计学家R.A.Fisher提出的,他用这种方法来分析二项分布与单元格的方法。Fisher检验的原假设是两个分类变量之间没有关联,备择假设是两个分类变量之间存在关联。
Fisher检验的计算过程比较复杂,主要包括计算超几何分布的概率,然后根据计算出的概率进行假设检验。在实际应用中,可以利用计算机软件进行Fisher检验的计算,比如R语言中的fisher.test()函数。
Fisher检验可以在许多领域应用,比如医学研究、生物统计学、社会科学等。例如,医学研究中可以用Fisher检验来分析药物治疗和疾病之间的关联性;生物统计学中可以用Fisher检验来研究基因型与表型之间的关联性;社会科学中可以用Fisher检验来分析不同群体之间的行为差异等。
总之,Fisher检验是一种常用的统计方法,适用于分析两个分类变量之间的关联性,特别适用于小样本研究。通过Fisher检验可以帮助研究者了解变量之间的关系,从而为进一步的分析和决策提供依据。