MATLAB实现Fisher精确概率检验方法

资源摘要信息:"Fisher精确概率检验的Matlab实现" Fisher精确概率检验是一种在统计学中应用广泛的非参数检验方法，主要用于处理两个分类变量间的关联性问题。当研究者希望分析两个分类变量是否存在某种关联，特别是当样本量较小或者某些预期频率值很低时，Fisher精确检验就是一个非常适用的工具。该检验方法最早由英国统计学家罗纳德·艾尔默·费舍尔提出，并在其著作《研究工作者的统计方法》中发表。 在Matlab环境下进行Fisher精确概率检验，首先需要准备交叉分类的频率数据表。该数据表应该是2x2的形式，即两个分类变量各自拥有两个级别或子类别，通过这些类别形成的频率交叉表中，每一格的数据表示了某一类别组合下观察到的频数。 Fisher精确检验的一个重要应用场景是在生物学、医学研究中，特别是在样本量不足或者分类数据较为分散的情况下，无法使用卡方检验来计算P值时。该检验方法基于超几何分布理论，计算精确的P值来判断两个分类变量之间是否存在统计显著性的关联。 在Matlab中实现Fisher精确检验，需要编写相应的函数或脚本，输入必须是四个频率单元的数据，这些数据必须是用户提前收集或计算好的。在输入这些数据后，Matlab程序将计算得出一个负值、一个正值和两个P值。这些P值是基于先前决定的检验方向：Left（左侧）、Right（右侧）或2-Tail（双尾）。 如果用户没有指定输出参数，Matlab文件将默认返回一个P值表，其中包含所有相关检验结果的详细信息。这些P值能够帮助研究者判断两个分类变量间是否存在统计学意义上的显著性关联。如果某个P值小于预先设定的显著性水平（如0.05），则认为两个分类变量间存在显著性差异或关联。 值得注意的是，Fisher精确检验相较于卡方检验具有更高的精确度和适用性，特别是在数据量较少或预期频率较低时。这使得它在数据分析中成为一个非常重要的工具，尤其是在医学和生物统计学领域。然而，因为Fisher精确检验需要对所有可能的分布进行计算，所以在大数据集上其计算成本较高，这时卡方检验或其他更为高效的检验方法可能更受青睐。 综上所述，Fisher精确概率检验在Matlab中的应用为研究者提供了一个强大的工具，帮助他们在面对较小样本量或特殊情况下的分类数据时，能够精确地评估两个变量间的关联性。这对于科学研究、数据统计分析乃至医学诊断等领域都有着不可替代的重要性。