Calculadora de Prueba Exacta de Fisher

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Guía de uso de la herramienta

Conoce cuándo usar esta herramienta, qué admite y cómo la aplican los usuarios.

Datos clave

Categoría: Math & Numbers
Tipos de entrada: number, select
Tipo de salida: json
Cobertura de ejemplos: 4
API disponible: Sí

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

1Ingrese las frecuencias observadas en las cuatro celdas (A, B, C, D) que conforman su tabla de contingencia de 2x2.
2Seleccione el tipo de hipótesis alternativa: bilateral (two-sided), mayor que (greater) o menor que (less).
3Defina el nivel de significancia (alfa) y el número de decimales deseados para la precisión del resultado.
4Obtenga 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.

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

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.

cellA: 15, cellB: 1, cellC: 10, cellD: 4, alternative: 'greater'

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Ejemplos

1. Análisis de Efectos Secundarios en Medicina

2. Validación de Defectos en Manufactura

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