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。