python费希尔精确性检验

Python中可以使用SciPy库来进行费希尔精确性检验。具体步骤如下：

1. 首先，导入所需的库：

from scipy.stats import fisher_exact

2. 准备数据：将你的数据组织成一个2x2的交叉表格（contingency table），其中行表示两个分类变量的不同水平，列表示两个分类变量的不同分类。例如：

table = [[a, b], [c, d]]

其中，a是第一个分类变量的第一个水平中的观测值，b是第一个分类变量的第二个水平中的观测值，c是第二个分类变量的第一个水平中的观测值，d是第二个分类变量的第二个水平中的观测值。

3. 调用fisher_exact函数进行费希尔精确性检验：

odds_ratio, p_value = fisher_exact(table)

其中，odds_ratio是费希尔精确性检验的比值比（odds ratio），p_value是相关的双边检验的p值。

4. 解释结果：根据p值来判断结果的显著性。如果p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以拒绝原假设，认为两个分类变量之间存在相关性。

这样，你就可以使用Python进行费希尔精确性检验了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数学建模拓展内容：卡方检验和Fisher精确性检验（附有SPSS使用步骤）](https://blog.csdn.net/hanmo22357/article/details/128998929)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Fisher 精确检验 与卡方检验](https://blog.csdn.net/weixin_39966130/article/details/110446873)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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