在R语言中进行Fisher精确检验

最新推荐文章于 2024-08-08 16:00:47 发布

DarcyCode

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何在R语言中进行Fisher精确检验，适用于比较两个分类变量间的关联性。通过提供2x2列联表数据，使用R内置函数执行检验并提取关键结果如p值，同时展示了计算列联比率和相对风险的方法。

在R语言中进行Fisher精确检验

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。它被广泛应用于医学研究、遗传学和生态学等领域。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。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个2x2的列联表，其中包含两个分类变量的观测值。下面是一个示例数据集：

# 创建示例数据集
data <- matrix(c(10, 5, 15, 20), nrow = 2, ncol = 2)
colnames(data) <- c("Group1", "Group2")
rownames(data) <- c("Outcome1", "Outcome2")

# 显示数据集
data

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。

接下来，我们可以使用R中的fisher.test()函数执行Fisher精确检验。该函数接受一个2x2的列联表作为输入，并返回Fisher精确检验的结果。

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

# 显示检验结果
result

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。

如果你只对p值感兴趣，可以使用以

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