Comment effectuer le test exact de Fisher dans R

Le test exact de Fisher est utilisé pour déterminer s’il existe ou non une association significative entre deux variables catégorielles.

Il est généralement utilisé comme alternative au test d’indépendance du chi carré lorsqu’un ou plusieurs comptes de cellules dans un tableau 2 × 2 sont inférieurs à 5.

Le test exact de Fisher utilise les hypothèses nulles et alternatives suivantes :

• H ₀ : (hypothèse nulle) Les deux variables sont indépendantes.
• H _A : (hypothèse alternative) Les deux variables ne sont pas indépendantes.

L’exemple suivant montre comment effectuer le test exact de Fisher dans R.

Exemple : test exact de Fisher dans R

Pour effectuer le test exact de Fisher dans R, vous avez simplement besoin d’un ensemble de données 2 × 2.

Par exemple, générons un ensemble de données 2×2 à utiliser comme exemple :

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

#view dataset
data
# 2 9
# 5 4

Pour effectuer le test exact de Fisher, nous utilisons simplement le code suivant :

fisher.test(data)

Cela produit le résultat suivant :

Dans le test exact de Fisher, l’hypothèse nulle est que les deux colonnes sont indépendantes (ou de manière équivalente, que l’odds ratio est égal à 1).

Pour déterminer si les deux colonnes sont indépendantes, on peut regarder la valeur p du test.

Dans ce cas, la valeur p est de 0,1597 , ce qui nous indique que nous n’avons pas suffisamment de preuves pour rejeter l’hypothèse nulle.

Nous ne pouvons donc pas affirmer qu’il existe une différence statistiquement significative entre les deux colonnes.

Notez que le rapport de cotes est de 0,1957871. Puisque la valeur p du test est de 0,1597, cela nous indique que l’odds ratio n’est pas significativement différent de 1.

Le résultat du test nous donne également un intervalle de confiance à 95 % pour l’odds ratio, qui est :

Intervalle de confiance à 95 % pour le rapport de cotes : (0,0130943, 1,8397543)

Puisque le chiffre 1 se situe dans ce rapport, cela confirme que l’odds ratio n’est pas significativement différent de 1 (en supposant que nous utilisons le niveau alpha de 0,05).

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants fournissent des informations supplémentaires sur le test exact de Fisher :

Une introduction au test exact de Fisher
Calculateur en ligne du test exact de Fisher
Comment rapporter les résultats exacts des tests de Fisher