计算各种渠道形状的湿周，包括梯形、矩形/正方形和圆形管道。对于水利工程和流体力学应用至关重要。
输入 2 x 2 列联表的值
费舍尔精确检验是一种统计显著性检验，用于确定在小样本量中两个分类变量之间是否存在非随机关联。此费舍尔精确检验计算器在样本量过小以至于卡方检验不可靠时，为2×2列联表提供精确的p值。
与近似统计检验不同，费舍尔精确检验为分类数据分析提供精确的概率计算，使其成为医学、心理学和质量控制中小样本研究的金标准。
当总样本量较小（通常 n < 1000）或任何单元格中的期望频率小于5时，费舍尔精确检验是必不可少的。
费舍尔精确检验计算器执行全面验证：
费舍尔精确检验使用超几何分布来计算精确概率：
特定表格的概率：
其中：
单尾费舍尔精确检验：
双尾费舍尔精确检验：
费舍尔精确检验计算器实现以下算法：
费舍尔精确检验提供精确的p值，而不依赖于渐近近似，使其成为小样本分类分析的金标准。
推荐使用费舍尔精确检验的情况：
费舍尔精确检验的应用：
| 方面 | 费舍尔精确检验 | 卡方检验 |
|---|---|---|
| 样本量 | 小样本 (n < 1000) | 大样本 (n ≥ 1000) |
| 期望频率 | 任何频率 | 所有单元格 ≥ 5 |
| p值类型 | 精确概率 | 近似 |
| 计算成本 | 较高 | 较低 |
| 准确性 | 精确 | 渐近近似 |
当样本量限制使卡方假设无效时，选择费舍尔精确检验。
示例 1：医疗治疗研究
示例 2：质量控制分析
1# 使用 scipy 的 Python 实现
2from scipy.stats import fisher_exact
3
4# 2x2 列联表
5table = [[8, 2],
6 [3, 7]]
7
8# 双尾费舍尔精确检验
9odds_ratio, p_value = fisher_exact(table, alternative='two-sided')
10print(f"费舍尔精确检验 p 值: {p_value:.4f}")
111# R 实现
2# 创建列联表
3table <- matrix(c(8, 2, 3, 7), nrow = 2, byrow = TRUE)
4
5# 费舍尔精确检验
6result <- fisher.test(table)
7print(paste("p 值:", result$p.value))
81// JavaScript 实现（简化）
2function fisherExactTest(a, b, c, d, testType) {
3 // 使用超几何分布
4 // 实现与我们的计算器匹配
5 return calculateFishersExactTest(a, b, c, d, testType);
6}
7p值解释：
效应大小考虑：
费舍尔精确检验用于什么？ 费舍尔精确检验确定在2×2列联表中两个分类变量之间是否存在显著关联，特别是在样本量较小的情况下。
我何时应该使用费舍尔精确检验而不是卡方检验？ 当您的总样本量小于1000或任何期望单元格频率小于5时，使用费舍尔精确检验。
单尾和双尾费舍尔精确检验有什么区别？ 单尾检验针对特定方向的关联（预先确定的假设），而双尾检验则针对任何关联而不做方向预测。
费舍尔精确检验能处理大于2×2的表格吗？ 标准的费舍尔精确检验是为2×2表格设计的。对于更大的列联表，请使用Freeman-Halton扩展或其他精确检验。
费舍尔精确检验总是比卡方检验更准确吗？ 费舍尔精确检验提供精确的p值，使其在小样本中更准确。然而，对于大样本，卡方检验在计算上更高效，且准确性损失微乎其微。
费舍尔精确检验有哪些假设？ 费舍尔精确检验假设边际总和固定，观察值独立，并且数据遵循超几何分布。
我如何解释费舍尔精确检验的置信区间？ 比值比的置信区间提供了可能效应大小的范围。如果区间不包括1.0，则该关联在统计上显著。
我可以对配对数据使用费舍尔精确检验吗？ 不可以，费舍尔精确检验适用于独立组。对于配对分类数据，请使用McNemar检验。
什么样的样本量需要费舍尔精确检验？ 当您的总样本量低于1000或任何期望单元格频率低于5时，使用费舍尔精确检验。这确保了p值的准确性。
我如何手动计算费舍尔精确检验？ 手动计算涉及使用阶乘计算超几何概率。我们的在线计算器自动处理这些复杂计算，以确保准确性和速度。
今天就开始使用我们的费舍尔精确检验计算器，为您的分类数据进行精确的统计分析。非常适合需要精确p值的小样本研究的研究人员、学生和专业人士。
Meta Title: 费舍尔精确检验计算器 - 免费在线统计工具 Meta Description: 使用我们的费舍尔精确检验计算器计算2×2列联表的精确p值。非常适合小样本研究、医学研究和分类数据分析。