Fisher精确检验及其在R语言中的应用

最新推荐文章于 2025-11-03 14:05:25 发布
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R语言基础及其应用
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本文介绍了Fisher精确检验的原理，适用于小样本量和低频事件的统计分析。通过R语言，展示了如何执行Fisher精确检验，解读P值和置信区间，并用药物治疗效果的案例进行实际应用。

Fisher精确检验及其在R语言中的应用

Fisher精确检验是一种用于分析离散型数据的统计方法，适用于小样本量和低频事件的情况。在本文中，我们将探讨Fisher精确检验的原理，并演示如何使用R语言进行实际应用。

  1. Fisher精确检验简介
    Fisher精确检验由英国统计学家罗纳德·费舍尔（Ronald Fisher）于20世纪20年代提出，用于比较两个类别变量之间的相关性。它的特点是可以在小样本量下进行精确的推断，不依赖于正态分布假设。

  2. R语言中的Fisher精确检验
    要在R语言中使用Fisher精确检验，首先需要安装并加载相关的包。以下是一个示例代码：

# 安装和加载相关包
install.packages("exact2x2")
library(exact2x2)

# 创建二维列联表
data <- matrix(c(a, b, c, d), nrow = 2)

# 执行Fisher精确检验
result <- fisher.exact(data)

在上述代码中，a、b、c、d 分别代表变量取值的频数，使用这些频数构建了一个二维列联表。然后，我们使用fisher.exact()函数执行Fisher精确检验，将结果保存在result变量中。

  1. 解读Fisher精确检验结果
    Fisher精确检验的结果包括两个关键值：P值和置信区间。P值表示观察到的数据发生偶然的概率，而置信区间则给出了事件之间关系的范
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Fisher精确检验：使用R语言进行统计分析
CodeJolt的博客
08-21 955
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。图形中的点表示不同的治疗方法，点的位置越靠近左上角，说明该治疗方法与治疗成功之间的关联程度越强。函数并查看检验结果的摘要信息，我们可以判断两个分类变量之间的关联程度是否显著。函数可以绘制检验结果的图形，进一步帮助我们理解分类变量之间的关系。
在R语言中进行Fisher精确检验
DarcyCode的博客
08-27 1288
Fisher精确检验是一种常用的非参数统计方法，用于比较两个分类变量之间的关联性。本文将介绍如何在R语言中进行Fisher精确检验，并提供相应的源代码示例。在这个示例数据集中，"Group1"和"Group2"是两个分类变量的不同水平，"Outcome1"和"Outcome2"是两个分类变量的不同结果。你可以根据你的实际数据进行相应的修改。除了执行Fisher精确检验，你还可以计算列联表的其他统计量，例如列联比率、相对风险等。执行以上代码后，会输出Fisher精确检验的结果，包括p值和置信区间等信息。
费希尔精确检验
m0_74807013的博客
08-08 912
算法介绍
MicrobiomeStatPlot | 费舍尔精确检验Fisher’s exact test
刘永鑫的博客——宏基因组公众号
10-28 1719
费舍尔精确检验简介参考：https://mp.weixin.qq.com/s/B9gkW7bB7slddIrybmwkSQ费舍尔精确检验（Fisher’s exact test）是一种用于计算两个类别变量之间的相关性的非参数检验方法。它的目的是确定两个类别变量之间的联合概率分布，从而检验它们之间是否存在显著的相关性。在费舍尔精确检验中，我们通常会将数据表示为一个二维列联表（contingency...
Fisher精确检验.医学统计实例详解-医学统计助手★卡方检验,t检验,F检验,秩和检验,方差分析
statsas的博客
03-29 2720
Fisher精确检验是一种在统计分析中经常使用的方法，旨在评估两个分类变量之间是否存在显著关系。与卡方检验相比，Fisher精确检验在处理低频观察值（如小于5）的情况下更为精确，因为卡方检验在这种情况下可能导致误差。然而，这种方法的计算复杂度较高，特别是在大样本或更高维度的列联表中。计算得p=0.0313，小于显著性水平（α=0.05），因此拒绝原假设，认为吸烟与该罕见疾病之间存在显著关联。当计算卡方检验时遇到n
R语言中的费希尔精确检验及其应用
2301_79326588的博客
08-25 1257
费希尔精确检验（Fisher’s exact test）是一种用于统计推断的非参数检验方法，特别适用于在样本量较小或者数据存在稀疏性的情况下进行分析。除了默认情况下的两个分类变量的费希尔精确检验外，R语言还提供了其他变体的函数，适用于不同的数据类型和实验设计。总结起来，费希尔精确检验是一种在R语言中常用的非参数检验方法，适用于小样本量或者数据稀疏的情况。函数，我们可以方便地进行费希尔精确检验，并获取关联性的显著性信息和进一步的统计推断。R语言中有多种方式可以进行费希尔精确检验，其中最常用的是使用。
2篇4章3节：独立性检验，卡方检验，费希尔精确概率检验和Cochran-Mantel-Haenszel检验
DAT｜R科学与人工智能
08-29 1617
独立性检验用于检验两个或多个分类变量是否独立。也就是说，它评估一个变量的分布是否与另一个变量无关，就是用于判断两个分类变量是否相互独立。在实际应用中，独立性检验广泛用于各种领域，以确定不同因素之间是否存在统计学上的关联。
32、R语言中的统计检验与功效测试
yhn456789的博客
07-01 90
本文详细介绍了R语言中多种统计检验方法及其应用，涵盖了连续数据和离散数据的检验，包括Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、Fligner-Killeen检验、比例检验、二项式检验、Fisher精确检验、卡方检验等。此外，还介绍了实验设计中的功效测试，帮助科学地进行数据分析和实验设计。通过合理选择合适的统计方法，可以更可靠地得出数据分析结论。
66、R语言中卡方检验的全面指南
最新发布
sprite的博客
11-03 24
本文全面介绍了R语言中卡方检验的原理、应用与实现方法。内容涵盖卡方检验的基本假设、数据输入方式（原始数据与列联表）、使用R Commander和R代码进行分析的操作步骤、结果解释、效应量计算（如优势比）以及结果报告规范。同时拓展了分层卡方检验、有序卡方检验等进阶方法，并比较了卡方检验与费舍尔精确检验、麦克尼马尔检验的适用场景。通过实际案例展示了卡方检验在医学、市场调研、教育等领域的广泛应用，帮助读者系统掌握分类数据分析的核心技术。
R语言使用fisher.test函数进行精确概率检验、检验两个分类变量是否独立（自定义构建列联表仿真数据）
statistics+insight+vista+power
05-07 2332
R语言使用fisher.test函数进行精确概率检验、检验两个分类变量是否独立
R语言怎么批量进行fisher检验？
公众号/简说基因，知乎/简宝玉
07-21 1468
接上文，朋友告诉我，并不是只求一个 p 值，而是要计算许多 p 值，即批量进行 fisher 检验。我们先看看数据：library(knitr) df=read.table('fisher_test.tsv',header=TRUE) kable(df)GenemMutmWtnonMutnonWtTP5314241320IFITM3731429MTRNR2L2...
R Fisher精确检验
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12-18 5105
以使用fisher.test()函数进行Fisher精确检验。Fisher精确检验的原假设是：边界固定 的列联表中行和列是相互独立的。其调用格式为fisher.test(mytable)，其中的mytable是 一个二维列联表。示例如下 > library(vcd) > mytable <- xtabs(~Treatment+Improved, data=Arthritis) > fisher.test(mytable) Fisher's Exact Test for Co
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【代码】R语言Fisher精确检验。
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）
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例如将一个六个面的骰子投掷36次可以得到不同点数的出现频数。在正常情况下，各个点数的出现频率应该大致相等，如果通过卡方拟合度检验判断实际频率和预期频率确实存在显著差异，那么我们就有理由认为骰子本身存在问题。，用于检验一个分类变量的预期频率和观察到的频率之间是否存在显著差异。选择两个指定的类别变量作为交叉表的行和列，并在窗口左下角勾选。，用于检验两个类别变量之间是否相互独立。，将频数作为个案加权系数后点击确定。：卡方拟合度检验也被称为。：卡方独立性检验也被称为。
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R费希尔精确检验（Fisher's exact test） Fisher精确检验是一种显著性检验（significance想），当样本量较小时，用它来代替2×2表的卡方检验。 # 如何在R中进行Fisher精确测试。 # 为了在R中进行Fisher检验，我们只需要一个2×2的数据集。使用下面的代码，我生成一个仿真的2×2数据集作为示例： #create 2x2 dataset data = matrix(c(2,5,9,4), nrow = 2) #view dataset.
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R费希尔精确检验在R语言中的实现
2301_79326930的博客
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通过以上代码示例，我们可以在R语言中实现费希尔精确检验并进行相应的统计分析。在实际应用中，我们可以根据需要进行适当的修改和扩展，以满足具体的分析要求。费希尔精确检验（Fisher’s Exact Test）是一种用于类别数据分析的统计方法，适用于小样本和二维列联表的情况。在上述代码中，我们创建了一个2x2的二维列联表，其中"A"和"B"分别表示两个分类变量的水平。本文将介绍如何在R语言中进行费希尔精确检验，并提供相应的源代码示例。现在，我们已经完成了费希尔精确检验的实现。R费希尔精确检验在R语言中的实现。
R语言检验独立性：卡方检验(Chi-square test)和费舍尔Fisher精确检验分析案例报告
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原文http://tecdat.cn/?p=3715 统计测试最常见的领域之一是测试列联表中的独立性。在这篇文章中，我将展示如何计算列联表，我将在列联表中引入两个流行的测试：卡方检验和Fisher精确检验。 什么是列联表？ 列联表提供关于两个分类变量的测量的整数计数。最简单的列联表是一个2×22×2频率表，由两个变量产生，每个变量有两个级别： 组/观察 观察1 观察2 ...
r语言非参数检验中计算OR值
12-27
### 使用R语言进行非参数检验并计算比值比 在处理非参数检验时，通常会遇到配对或独立样本的数据结构。对于这些情况下的比值比（Odds Ratio, OR）计算，在R中有多种方法可以实现。 #### 对于配对数据使用`mcnemar.test()`函数配合手动计算OR 当面对的是两个相关组之间的比较时，比如同一群人在干预前后的状态改变，可以通过构建一个2×2列联表来表示结果，并应用McNemar检验来进行分析[^3]。然而，该测试本身并不直接提供OR值；为了获得这个比率，可以在执行 McNemar 检验之后通过简单的公式手工计算： 假设有一个如下形式的2x2表格： | | Postive After | Negative After | |-------|---------------|----------------| | **Positive Before** | a | b | | **Negative Before** | c | d | 那么比值比定义为 `(a*d)/(b*c)`。 ```r # 创建示例数据框 data <- matrix(c(10, 5, 7, 8), nrow=2) # 执行McNemar's Chi-squared Test test_result <- mcnemar.test(data) # 输出p-value print(test_result$p.value) # 计算OR or_value <- (data[1,1]*data[2,2])/(data[1,2]*data[2,1]) cat('The Odds Ratio is:', or_value, '\n') ``` #### 利用`fisher.test()`函数适用于小样本量的情况 Fisher精确概率法适合用于较小规模的研究设计，特别是那些预期频数较低的情形下。此方法不仅能够给出关联性的显著性水平，还能报告出确切的OR及其置信区间。 ```r # 构建另一个例子中的2x2表格 contingency_table <- matrix(c(4, 2, 9, 3), nrow=2) # 应用 Fisher Exact Test 并获取OR及相关信息 exact_test <- fisher.test(contingency_table) # 显示结果 print(exact_test$estimate) # 提供了OR估值 print(exact_test$conf.int) # 给出了95% CI范围 ``` 上述两种方式都能够在特定条件下有效地评估两组间事件发生的相对可能性差异，即所谓的比值比。值得注意的是，虽然这里讨论的方法主要用于描述性和推断统计目的，但在某些情况下也可以作为初步探索的一部分，为进一步复杂模型的选择奠定基础[^1]。
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