Excel中Fisher检验怎么做？如何计算结果？

Excel中Fisher精确检验怎么做？如何计算结果？

一、引言

Fisher精确检验是一种用于比较两个分类变量频率分布差异的非参数检验方法。在Excel中，我们可以通过使用“数据分析”工具包中的“Fisher精确检验”功能来进行这一检验。本文将详细介绍如何在Excel中执行Fisher精确检验，并解释如何解读计算结果。

二、Fisher精确检验的基本原理

Fisher精确检验是基于Fisher精确概率分布来评估两个分类变量之间是否存在显著关联。它适用于样本量较小的分类数据，当样本量较大时，Fisher精确检验的结果与卡方检验的结果相近。

三、在Excel中执行Fisher精确检验

1. 准备数据

首先，确保你的数据已经整理成Excel表格，其中包含两个分类变量。例如，一个表格可能包含性别（男、女）和是否患病（是、否）两个变量。

2. 打开“数据分析”工具包

在Excel中，点击“数据”选项卡，然后找到“数据分析”按钮。如果“数据分析”按钮不可见，需要先通过“文件”选项卡中的“选项”->“自定义功能区”来添加“数据分析工具包”。

3. 选择Fisher精确检验

在“数据分析”对话框中，选择“Fisher精确检验”，然后点击“确定”。

4. 输入数据

在弹出的“Fisher精确检验”对话框中，输入你的数据区域。通常，你需要选择包含两个分类变量的列，并确保它们是连续的。

5. 设置输出选项

你可以选择将结果输出到新工作表或现有工作表。此外，还可以选择是否显示标题。

6. 点击“确定”

完成以上步骤后，点击“确定”，Excel将自动执行Fisher精确检验，并将结果输出到指定位置。

四、解读Fisher精确检验结果

Fisher精确检验的结果通常包括以下内容：

1. 行列表和列列表：显示参与检验的每个分类变量的所有可能组合。

2. 频数：显示每个组合的观测频数。

3. 理论频数：根据期望频数计算的理论频数。

4. P值：表示在零假设（两个变量独立）下，观察到或更极端的频数组合的概率。

如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，认为两个变量之间存在显著关联。

五、Fisher精确检验的局限性

1. 样本量较小：Fisher精确检验适用于样本量较小的分类数据，当样本量较大时，其结果可能不准确。

2. 频数限制：Fisher精确检验要求每个单元格的频数大于等于5，否则无法进行检验。

六、相关问答

1. 问：Fisher精确检验与卡方检验有什么区别？

答： Fisher精确检验和卡方检验都是用于比较两个分类变量之间关联性的检验方法。Fisher精确检验适用于样本量较小的分类数据，而卡方检验适用于样本量较大的数据。当样本量较大时，两种检验的结果相近。

2. 问：如何确定Fisher精确检验的显著性水平？

答： 通常，显著性水平设置为0.05。这意味着如果P值小于0.05，则认为两个变量之间存在显著关联。

3. 问：Fisher精确检验的结果如何解释？

答： 如果P值小于显著性水平，拒绝零假设，认为两个变量之间存在显著关联。如果P值大于显著性水平，则不能拒绝零假设，认为两个变量之间没有显著关联。

4. 问：Fisher精确检验适用于哪些类型的数据？

答： Fisher精确检验适用于两个分类变量之间的关联性检验，特别是当样本量较小且每个单元格的频数大于等于5时。

通过以上内容，我们了解了如何在Excel中执行Fisher精确检验，并解读了计算结果。希望本文能帮助你更好地理解和应用Fisher精确检验。