5.6 四格表及R × C表的Fisher确切概率法
最后更新：2022/05/13
应用场景：
独立的两个或多个样本（完全随机设计）的计数资料，推断组间差异有无统计学意义。
前提条件：
- 完全随机设计，两组或多组
- 计数资料应为二分类或无序多分类；
注：如果满足卡方检验的条件，选择卡方检验的结果即可；当卡方检验的条件不满足时，可采用本方法。当然，==本方法在卡方检验条件满足的情况下使用亦无不妥，结果与卡方检验一致==。
【例5-8】两种治疗抑郁症的药物疗效比较
本例数据来自卫生统计学（方积乾）第6版例9-8。
23名抑郁症患者随机分到两组，分别用两种药物治疗，试比较两种药物的治疗效果有无差别。
1. 四格表的Fisher确切概率法检验
使用SPSS对该数据进行Fisher确切概率法检验的操作过程，与四格表卡方检验完全一致，输出结果如下：
图5-6-1
本例数据，总样本量N=23<40，因此Pearson 卡方检验不适用（虽然本例根据两方法将作出相同的推断）。
由于计算量较大，对于R×C表的卡方检验，在SPSS中默认不再输出Fisher\'s Exact Test的结果，比如我们将分组增加到3组：
图5-6-2
再重复四格表卡方检验的操作，得到的结果中并无Fisher\'s Exact Test的结果：
图5-6-3
2. R×C表的Fisher\'s Exact Test操作
只需要在四格表卡方检验操作的基础上，设置采用Exact方法即可：
图5-6-4
设置采用Exact方法后，即可输出Fisher确切概率法的检验结果，如下：
图5-6-5
==注意：Fisher确切概率法，直接计算P值，因此并无统计量==
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