使用Fisher精确检验检验分类变量独立性的R语言实现

使用Fisher精确检验检验分类变量独立性的R语言实现

概述：
在统计学中，我们经常需要确定两个分类变量之间是否存在关联或者独立。为了解决这个问题，可以使用 Fisher 精确检验（Fisher’s Exact Test）。Fisher 精确检验是一种非参数统计方法，用于检验两个分类变量之间的独立性。本文将介绍如何使用 R 语言的 fisher.test 函数进行 Fisher 精确检验。

数据准备：
在进行 Fisher 精确检验之前，首先需要准备要分析的数据。假设我们有一个数据集，包含两个分类变量 A 和 B，每个变量有两个水平。我们的目标是确定 A 和 B 这两个变量之间是否存在独立性。

以下是一个示例数据集：

# 创建示例数据集
data <- data.frame(A = c("Yes", "No", "No", "Yes", "Yes", "Yes"),B = c("Yes", "No", "Yes", "No", "No", "Yes")
)

执行 Fisher 精确检验：
接下来，我们将使用 fisher.test 函数执行 Fisher 精确检验。该函数的用法如下：

# 执行 Fisher 精确检验
result <- fisher.test(data$A, data$B)

在上述代码中，我们将数据集中的变量 A 和 B 作为 fisher.test 函数的输入，并将返回的结果保存

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