Calculadora de Prueba Exacta de Fisher

Ejecuta la prueba exacta de Fisher para una tabla 2 x 2 con valores p exactos

Resultados de ejemplo

1 Ejemplos

Probar asociacion en una tabla 2 x 2

Calcula un valor p exacto para conteos categoricos pequenos

{
  "result": {
    "pValue": 0.035,
    "oddsRatio": 20,
    "rejectNull": true
  }
}
Ver parámetros de entrada
{ "cellA": 8, "cellB": 2, "cellC": 1, "cellD": 5, "alternative": "two-sided", "alpha": 0.05, "decimalPlaces": 4 }

Datos clave

Categoría
Matemáticas, fechas y finanzas
Tipos de entrada
number, select
Tipo de salida
json
Cobertura de muestras
4
API disponible
Yes

Resumen

Esta calculadora permite realizar la prueba exacta de Fisher para tablas de contingencia de 2x2, proporcionando valores p exactos y la razón de momios (odds ratio). Es una herramienta estadística esencial para determinar si existe una asociación significativa entre dos variables categóricas, especialmente cuando el tamaño de la muestra es pequeño y las aproximaciones de chi-cuadrado no son fiables.

Cuándo usarlo

  • Cuando se trabaja con muestras pequeñas donde las frecuencias esperadas en una tabla de 2x2 son menores a 5.
  • Para analizar la asociación entre dos variables dicotómicas en estudios clínicos o experimentos científicos.
  • Siempre que se requiera un valor p exacto en lugar de una aproximación estadística para datos categóricos.

Cómo funciona

  • Ingrese las frecuencias observadas en las cuatro celdas (A, B, C, D) que conforman su tabla de contingencia de 2x2.
  • Seleccione el tipo de hipótesis alternativa: bilateral (two-sided), mayor que (greater) o menor que (less).
  • Defina el nivel de significancia (alfa) y el número de decimales deseados para la precisión del resultado.
  • Obtenga instantáneamente el valor p calculado, la razón de momios y la conclusión sobre la hipótesis nula.

Casos de uso

Comparar la eficacia de dos tratamientos médicos en un grupo reducido de pacientes en un ensayo clínico.
Evaluar la relación entre un factor de riesgo específico y la aparición de una enfermedad rara.
Analizar resultados de pruebas A/B en marketing digital cuando el volumen de conversiones es demasiado bajo para pruebas asintóticas.

Ejemplos

1. Análisis de Efectos Secundarios en Medicina

Investigador clínico
Contexto
Un investigador estudia si un nuevo fármaco causa náuseas en un grupo de 10 pacientes frente a un grupo de control de 6.
Problema
Determinar si la diferencia en la incidencia de náuseas es estadísticamente significativa con una muestra muy pequeña.
Cómo usarlo
Introduce 8 (sin náuseas, fármaco), 2 (con náuseas, fármaco), 1 (sin náuseas, control) y 5 (con náuseas, control) en las celdas A, B, C y D respectivamente.
Configuración de ejemplo
cellA: 8, cellB: 2, cellC: 1, cellD: 5, alternative: 'two-sided', alpha: 0.05
Resultado
Se obtiene un valor p de 0.035, lo que indica que existe una asociación significativa y se rechaza la hipótesis nula.

2. Validación de Defectos en Manufactura

Ingeniero de calidad
Contexto
Se comparan dos máquinas para verificar si una produce más piezas defectuosas que la otra en un lote de prueba pequeño.
Problema
Confirmar si la máquina B tiene una tasa de error significativamente mayor que la máquina A.
Cómo usarlo
Ingresa los conteos de piezas correctas y defectuosas para ambas máquinas y selecciona la hipótesis alternativa 'Mayor que'.
Configuración de ejemplo
cellA: 15, cellB: 1, cellC: 10, cellD: 4, alternative: 'greater'
Resultado
El sistema calcula la probabilidad exacta de observar esa distribución, ayudando a decidir si se debe intervenir en la máquina B.

Probar con muestras

math-&-numbers

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre la prueba de Fisher y la de Chi-cuadrado?

Fisher proporciona un cálculo de probabilidad exacto, mientras que Chi-cuadrado usa una aproximación; Fisher es superior para muestras pequeñas.

¿Qué representa la razón de momios (odds ratio)?

Es una medida que cuantifica la fuerza de la asociación entre dos eventos, indicando cuánto más probable es que ocurra un evento en un grupo frente a otro.

¿Cuándo debo elegir una hipótesis bilateral?

Se utiliza cuando se desea detectar cualquier diferencia significativa entre los grupos, sin importar la dirección de dicha diferencia.

¿Qué significa el resultado 'rejectNull'?

Indica si la evidencia estadística es suficiente para rechazar la hipótesis de independencia, basándose en si el valor p es menor que el alfa definido.

¿Puedo usar esta herramienta para tablas de mayor tamaño?

No, esta calculadora está diseñada específicamente para tablas de contingencia de 2x2.

Documentación de la API

Punto final de la solicitud

POST /es/api/tools/fisher-exact-test-calculator

Parámetros de la solicitud

Nombre del parámetro Tipo Requerido Descripción
cellA number No -
cellB number No -
cellC number No -
cellD number No -
alternative select No -
alpha number No -
decimalPlaces number No -

Formato de respuesta

{
  "key": {...},
  "metadata": {
    "key": "value"
  },
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)"
}
Datos JSON: Datos JSON

Documentación de MCP

Agregue este herramienta a su configuración de servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-fisher-exact-test-calculator": {
      "name": "fisher-exact-test-calculator",
      "description": "Ejecuta la prueba exacta de Fisher para una tabla 2 x 2 con valores p exactos",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=fisher-exact-test-calculator",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Puede encadenar múltiples herramientas, por ejemplo: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, máximo 20 herramientas.

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