So führen sie den exakten fisher-test in r durch

Der exakte Fisher-Test wird verwendet, um zu bestimmen, ob zwischen zwei kategorialen Variablen ein signifikanter Zusammenhang besteht oder nicht.

Er wird im Allgemeinen als Alternative zumChi-Quadrat-Unabhängigkeitstest verwendet, wenn eine oder mehrere Zellenzahlen in einer 2 × 2-Tabelle weniger als 5 betragen.

Der exakte Fisher-Test verwendet die folgenden Null- und Alternativhypothesen:

• H ₀ : (Nullhypothese) Die beiden Variablen sind unabhängig.
• H _A : (Alternativhypothese) Die beiden Variablen sind nicht unabhängig.

Das folgende Beispiel zeigt, wie der exakte Fisher-Test in R durchgeführt wird.

Beispiel: Exakter Fisher-Test in R

Um den exakten Fisher-Test in R durchzuführen, benötigen Sie lediglich einen 2 × 2-Datensatz.

Lassen Sie uns beispielsweise einen 2×2-Datensatz generieren, um ihn als Beispiel zu verwenden:

 #create 2x2 dataset
data = matrix(c(2,5,9,4), nrow = 2 )

#view dataset
data
#2 9
#5 4

Um den genauen Test nach Fisher durchzuführen, verwenden wir einfach den folgenden Code:

 fisher. test (data)

Dies führt zu folgendem Ergebnis:

Bei Fishers exaktem Test besteht die Nullhypothese darin, dass die beiden Spalten unabhängig sind (oder äquivalent dazu, dass das Quotenverhältnis gleich 1 ist).

Um festzustellen, ob die beiden Spalten unabhängig sind, können wir uns den p-Wert des Tests ansehen.

In diesem Fall beträgt der p-Wert 0,1597 , was uns sagt, dass wir nicht genügend Beweise haben, um die Nullhypothese abzulehnen.

Wir können daher nicht sagen, dass es einen statistisch signifikanten Unterschied zwischen den beiden Spalten gibt.

Beachten Sie, dass das Quotenverhältnis 0,1957871 beträgt. Da der p-Wert des Tests 0,1597 beträgt, bedeutet dies, dass sich das Odds Ratio nicht wesentlich von 1 unterscheidet.

Das Testergebnis gibt uns auch ein 95 %-Konfidenzintervall für das Odds Ratio, das wie folgt lautet:

95 %-Konfidenzintervall für Odds Ratio: (0,0130943, 1,8397543)

Da sich die Zahl 1 in diesem Verhältnis befindet, bestätigt dies, dass sich das Quotenverhältnis nicht wesentlich von 1 unterscheidet (vorausgesetzt, wir verwenden den Alpha-Wert von 0,05).

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials bieten zusätzliche Informationen zum exakten Fisher-Test:

Eine Einführung in Fishers exakten Test
Fisher’s Exact Test Online-Rechner
So melden Sie genaue Fisher-Testergebnisse