R에서 fisher의 정확한 테스트를 수행하는 방법

Fisher의 정확 검정은 두 범주형 변수 사이에 유의미한 연관성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

일반적으로 2×2 테이블에서 하나 이상의 셀 개수가 5보다 작은 경우 카이제곱 독립성 검정 의 대안으로 사용됩니다.

Fisher 정확 검정에서는 다음과 같은 귀무 가설과 대립 가설을 사용합니다.

• H ₀ : (귀무가설) 두 변수는 독립적입니다.
• H _A : (대립가설) 두 변수는 독립적 이지 않습니다 .

다음 예에서는 R에서 Fisher의 정확 검정을 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: R에서의 Fisher의 정확 검정

R에서 Fisher의 정확한 테스트를 수행하려면 2 × 2 데이터 세트만 있으면 됩니다.

예를 들어, 예시로 사용할 2×2 데이터 세트를 생성해 보겠습니다.

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

#view dataset
data
#2 9
#5 4

Fisher의 정확한 테스트를 수행하려면 다음 코드를 사용하면 됩니다.

 fisher. test (data)

그러면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

Fisher의 정확 검정에서 귀무 가설은 두 열이 독립적이라는 것입니다(또는 동등하게 승산비가 1과 같다는 것).

두 열이 독립적인지 확인하려면 테스트의 p-값을 보면 됩니다.

이 경우 p-값은 0.1597 로 귀무가설을 기각할 충분한 증거가 없음을 나타냅니다.

따라서 두 열 사이에 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 말할 수는 없습니다.

승산비는 0.1957871입니다. 검정의 p-값이 0.1597이므로 승산비가 1과 크게 다르지 않다는 것을 알 수 있습니다.

테스트 결과는 또한 승산비에 대한 95% 신뢰 구간을 제공합니다. 이는 다음과 같습니다.

승산비에 대한 95% 신뢰 구간: (0.0130943, 1.8397543)

숫자 1이 이 비율에 있으므로 이는 승산비가 1과 크게 다르지 않음을 확인합니다(알파 수준 0.05를 사용한다고 가정).

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Fisher 정확 검정에 대한 추가 정보를 제공합니다.

Fisher의 정확 검정 소개
Fisher의 정확한 테스트 온라인 계산기
정확한 Fisher 테스트 결과를 보고하는 방법