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
如果觉得《使用Fisher精确检验检验分类变量独立性的R语言实现》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
