如何在Python中执行 Fisher 精确检验

Fisher精确检验是一种统计检验，用于确定两个类别变量是否具有非随机联系，或者我们可以说它用于检查两个类别变量是否具有显着关系。在本文中，让我们学习如何执行 Fisher 精确检验。在Python中，可以使用 SciPy 库中的 Fisher_exact()函数执行精确测试。

Syntax: scipy.stats.fisher_exact(table, alternative=’two-sided’)

Parameters:

table : array like 2X2 contigency table. negative integers aren’t allowed.

alternative: it’s an optional value which represents the alternative hypothesis. values can be {‘two-sided’, ‘less’, ‘greater’}, by default it is two sided

less : one sided
greater: one sided

Returns : oddratio and p_value.

编程需要懂一点英语

假设的类型

零假设：行和列之间没有关联，或者分类是独立的。
备择假设：行和列之间存在关联，或者分类是相关的。

我们用于示例的 2X2 列联表是：

2 名男性和 8 名女性遵循节食计划。 7男3女没有。

Python3

# importing packages
import scipy.stats as stats
  
# creating data
data = [[2, 8], [7, 3]]
  
# performing fishers exact test on the data
odd_ratio, p_value = stats.fisher_exact(data)
print('odd ratio is : ' + str(odd_ratio))
print('p_value is : ' + str(p_value))

输出：

odd ratio is : 0.10714285714285714
p_value is : 0.06977851869492728

如果我们将显着性水平设为 0.05，则我们无法拒绝原假设，因为 p_value 高于 0.05。替代假设被拒绝。