R-Fisher精确计算

R-Fisher精确计算是一种用于计算两个分类变量之间关联性的统计方法。它基于Fisher精确检验的原理，适用于小样本或稀有事件的关联性分析。以下是R-Fisher精确计算的步骤和示例代码：

步骤

1. 准备数据：收集两个分类变量的数据，通常表示为列联表（contingency table）。
2. 计算边际总和：计算每个变量的行总和和列总和。
3. 计算期望频数：基于边际总和计算每个单元格的期望频数。
4. 应用Fisher精确检验：使用R中的fisher.test()函数进行精确检验。

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何在R中进行R-Fisher精确计算：

# 安装和加载必要的包
install.packages("stats")
library(stats)

# 准备数据
data <- matrix(c(10, 20, 30, 40), nrow = 2, byrow = TRUE)
dimnames(data) <- list(Group = c("A", "B"), Outcome = c("Success", "Failure"))

# 查看数据
print(data)

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

# 查看结果
print(result)

解释

1. 数据准备：data矩阵表示两个分类变量的列联表，其中行表示组别（A和B），列表示结果（成功和失败）。
2. Fisher精确检验：fisher.test()函数计算两个变量之间的关联性，并返回一个包含p值和其他统计信息的列表。

注意事项

• 小样本：Fisher精确检验适用于小样本或稀有事件的关联性分析。
• 稀疏数据：对于稀疏数据，Fisher精确检验比卡方检验更准确。

通过以上步骤和示例代码，您可以在R中进行R-Fisher精确计算，以分析两个分类变量之间的关联性。