# Fisher 精确检验计算器

对 2 x 2 列联表执行 Fisher 精确检验，计算单侧或双侧精确 p 值

> 标准页面: https://elysiatools.com/zh/tools/fisher-exact-test-calculator

- **分类:** Math & Numbers

- **关键词:** fisher 精确检验, 2x2 表, 列联表, p 值

## 概述

Fisher 精确检验计算器专为处理 2x2 列联表设计，特别适用于样本量较小或频数分布极不均匀的统计场景。通过输入四个单元格的观测频数，该工具能基于超几何分布计算出精确的 p 值和优势比（Odds Ratio），帮助研究人员在不满足卡方检验条件时，准确判断两个分类变量之间是否存在统计学显著的关联。

## 输入项

- **单元格 A** (number)
- **单元格 B** (number)
- **单元格 C** (number)
- **单元格 D** (number)
- **备择假设** (select)
- **显著性水平** (number)
- **小数位数** (number)

## 适用场景

- 当总样本量较小（通常小于 40）且无法使用标准卡方检验时。
- 当 2x2 列联表中至少有一个单元格的期望频数小于 5 时。
- 在医学临床试验或罕见事件分析中，需要获取比渐近法更准确的精确 p 值时。
- 需要计算优势比（Odds Ratio）以评估两组分类数据之间关联强度时。

## 工作原理

- 在单元格 A、B、C 和 D 中分别输入 2x2 矩阵的四个频数观测值。
- 根据研究目的选择备择假设类型：双侧（检测差异）、大于（右侧检验）或小于（左侧检验）。
- 设定显著性水平 Alpha（默认为 0.05）以及结果输出的小数保留位数。
- 系统通过超几何分布公式计算所有可能组合的概率，得出精确 p 值并判定是否拒绝原假设。

## 使用案例

- 医学研究中比较极少数患者在接受新疗法与传统疗法后的康复比例。
- 质量检测中对比两批次少量抽检产品的合格与不合格分布情况。
- 社会科学调查中分析小规模特定群体对某一政策的支持与反对态度是否存在性别差异。

## 常见问题

### Fisher 精确检验和卡方检验有什么区别？

卡方检验是基于大样本的近似计算，而 Fisher 精确检验是基于超几何分布的精确计算，更适合小样本。

### 什么时候应该选择单侧检验？

当你预先假设某一组的发生率必然高于（或低于）另一组时使用单侧；若仅判断两组是否有差异则选双侧。

### 优势比 (Odds Ratio) 为 1 代表什么？

优势比为 1 意味着两组之间没有关联，即事件发生的概率在两组中是相同的。

### 如果 p 值正好等于 0.05 怎么办？

这通常被视为临界状态，建议结合置信区间和实际业务背景进行综合判断，或增加样本量重新实验。

### 该工具支持大于 2x2 的表格吗？

目前该计算器仅支持 2x2 列联表，对于更大规模的表格需要使用扩展的 Fisher-Freeman-Halton 检验。

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## 示例

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- [Android Kotlin 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/android-image-processing-kotlin): Android Kotlin 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换
- [Web Python 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-python): Web Python 图像处理示例，使用 PIL/Pillow 包括读取、保存、缩放和格式转换
- [Web Rust 图像处理示例](https://elysiatools.com/zh/samples/web-image-processing-rust): Web Rust 图像处理示例，包括图像读取保存、缩放和格式转换