Fisher精确检验：使用R语言进行统计分析

R语言实现Fisher精确检验：统计分析与可视化

最新推荐文章于 2024-02-23 22:04:46 发布

CodeJolt

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文详细介绍了如何利用R语言进行Fisher精确检验，适用于小样本量和非正态分布数据。通过创建数据框，调用函数执行检验，分析摘要信息，包括检验统计量、p值、置信区间和备择假设。此外，还展示了如何绘制检验结果图，以直观呈现分类变量间的关联强度。

Fisher精确检验：使用R语言进行统计分析

Fisher精确检验是一种常用的非参数检验方法，用于比较两个分类变量之间的关联程度。它的主要应用场景是当样本量较小、数据不满足正态分布假设或其他假设条件不满足时。本文将介绍如何使用R语言进行Fisher精确检验，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备两个分类变量的数据，通常以二维表格的形式表示。假设我们有一个医学研究的数据集，其中包含了两种不同的治疗方法（A和B）对于治疗成功与否（成功和失败）的影响。我们将数据存储为一个数据框（data frame），其中的列表示不同的变量，行表示不同的观测。

# 创建示例数据
data <- data.frame(
  Treatment = c("A", "A", "B", "B", "A", "B", "B", "A", "A", "B"),
  Outcome = c("Success", "Success", "Failure", "Failure", "Success",
              "Failure", "Failure", "Success", "Failure", "Failure")
)

接下来，我们可以使用R语言中的fisher.test()函数进行Fisher精确检验。这个函数接受一个二维列联表（contingency table）作为输入，返回一个包含检验结果的对象。

# 执行Fisher精确检验
result <- fisher.test(table(data$Treatment

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