Fishers exakter testrechner
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 zum Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest verwendet, wenn eine oder mehrere Zellenzahlen in einer 2 × 2-Tabelle weniger als 5 betragen.
Um den genauen Fisher-Test durchzuführen, füllen Sie einfach die unten stehenden Kontingenzzellen aus und klicken Sie dann auf „Berechnen“.
Gruppe 1 | Gruppe 2 | |
---|---|---|
Kategorie 1 | ||
Kategorie 2 |
Einseitiger p-Wert: 0,081178
Zweiseitiger p-Wert: 0,115239
function calc() {
//get input data var o11 = document.getElementById('o11').value; var o12 = document.getElementById('o12').value; var o21 = document.getElementById('o21').value; var o22 = document.getElementById('o22').value;
//find one-tailed p value var n = math.sum(o11, o12, o21, o22); var rowSum = math.sum(math.sum(o11,o12)); var colSum = math.sum(o11,o21); var p = jStat.hypgeom.cdf(o11, n, colSum, rowSum);
//find two-tailed p value var all_p = []; for (var i = o11-(-1); i <= rowSum; i++) { all_p.push(jStat.hypgeom.pdf(i, n, colSum, rowSum)); } var greater_p = []; for (var j = 0; j <= all_p.length; j++) { if(all_p[j]<=p) { greater_p.push(all_p[j]); } } var greater_p_total = math.sum(greater_p); var p2 = math.sum(greater_p_total, p); //output results document.getElementById('p').innerHTML = p.toFixed(6); document.getElementById('p2').innerHTML = p2.toFixed(6); } //end calc function