费雪精确检验答案

【问题标题】：Fisher's Exact Test费雪精确检验
【发布时间】：2018-02-27 06:35:03
【问题描述】：

在这篇帖子https://stats.stackexchange.com/questions/94909/course-of-action-for-2x2-tables-with-0s-in-cell-and-low-cell-counts 中，OP 说他/她在对以下数据进行 Fisher 精确检验时得到了 p 值 0.5152：

    Control Cases
  A   8       0
  B  14       0

但我得到的数据是 p 值 = 1 和优势比 = 0。我的 R 代码是：

a <- matrix(c(8,14,0,0),2,2)

(res <- fisher.test(a))

我哪里做错了？

【问题讨论】：

标签： r statistics contingency

【解决方案1】：

午后好:)

https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_exact_test

暂时没有使用这些，但我假设你的两个0的列：

p = choose(14, 14) * choose(8, 8)/ choose(22, 22)

它是1.0。对于odds比率，阅读此处：https://en.wikipedia.org/wiki/Odds_ratio

0的是分子或分母。我认为这是有道理的，因为0的一列有效意味着你有一个没有观察的小组。

【讨论】：

【解决方案2】：

您会得到奇怪的 p-value=1 和 OR=0，因为您的一个或多个计数是 0。它不应该通过卡方方程计算，通过乘法产生的卡值分别为 0细胞： Chi square equation, cell-by-cell.

相反，您应该使用 Fisher 精确检验（“fisher.test()”），它在一定程度上可以纠正非常低的细胞计数（通常您应该使用 Fisher's至少 20% 的细胞计数 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23894860 使用卡方分析将需要您使用 Yates 校正 进行校正（例如：chisq.test(matrix, correct = T)）。

【讨论】：