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fisher检验新上映_fisher检验spss步骤(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-12-04

fisher检验

SPSS卡方检验2X2交叉表操作指南 𐟓Š 操作步骤：选择“分析”菜单，点击“描述统计”，然后选择“交叉表”（图1）。在“分组”中选择“行”，在“结果”中选择“列”（图2）。选择“精确”选项，点击“精确”（图3），然后在“统计”中选择“卡方”（图4）。在“单元格”设置中，计数选择“实测”，百分比选择“行”（图5）。 𐟓‹ 结果解释：如果样本量≥40，且最小期望数T≥5，选择第一行皮尔逊卡方检验结果，P值为渐进显著性（双侧）。如果样本量≥40，至少1个最小期望数1≤T＜5，选择第二行连续性校正检验结果，P值为渐进显著性（双侧）。如果n＜40，或至少1个最小期望数T＜1，选择Fisher精确检验，P值为精确显著性（双侧）。

统计检验大集合：收藏不点赞？本期内容： t 检验（t-test）卡方检验（Chi-Square Test）方差分析（ANOVA） Mann-Whitney U 检验 Kolmogorov-Smirnov 检验（K-S 检验）下期内容： Wilcoxon 符号秩检验 Kruskal-Wallis 检验 Fisher 精确检验 McNemar 检验 Cochran's Q 检验这些统计检验方法在数据分析中有着广泛的应用，无论是学术研究还是实际应用，都能提供有力的数据支持。

机器学习必备！十大检验法 𐟓š 本期内容： Mann-Whitney U 检验 Kruskal-Wallis 检验 Cochran's Q 检验 McNemar 检验 Fisher 精确检验 Wilcoxon 符号秩检验卡方检验（Chi-Square Test） t 检验（t-test）方差分析（ANOVA） Kolmogorov-Smirnov 检验（K-S 检验） 𐟔„ 上期回顾：机器学习—十大统计检验方法！速来收藏点赞

如何用卡方检验分析两组数据对比卡方检验（chi-square test）是一种非常有用的统计方法，特别适用于比较两组或多组数据之间的关系。它属于非参数检验，经常用于免疫组化评分与临床特征的相关性分析。今天，我就来教大家如何使用GraphPad软件来进行这种分析。第一步：打开GraphPad并选择模块 𐟓𒊩斥…ˆ，打开GraphPad软件，在“Contingency”模块下选择“Chi-square test of prospective data (aspirin and MI)”。如果你发现频数中有小于5的情况，建议选择Fisher精确检验。如果每个频数都大于5，那么就可以使用卡方检验。第二步：输入数据 𐟓Š 接下来，输入你需要分析的数据。确保你的数据是按照正确的格式输入的，这样软件才能正确地进行计算。第三步：选择分析类型 𐟔 点击“Analyze”，然后选择“Contingency table analyses”下的“Chi-square (and Fisher's exact) test”。在右侧栏中选择你要比较的高低分数组，然后点击“OK”。第四步：选择额外分析 𐟓ˆ 在弹出的对话框中，你可以选择“Odds ratio”和“Chi-square test”。这些选项可以帮助你更深入地了解数据之间的关系。第五步：设置选项 ⚙️ 在第四步的对话框中，点击“Option”，然后选择“双尾（Two-sided）”。点击“OK”后，你就能得到最终的分析结果了。小贴士 𐟒ከ𝯤𛶦示用Fisher's test代替Chi-square test时，前者可以计算出一个确切的P值，而后者是一个近似值。对于大样本来说，差异不大，但对于小样本还是很重要的。总样本数≥40，且所有理论频数≥5时，用Pearson卡方检验。总样本数≥40，但出现一个理论频数在1和5之间时，需要连续矫正。总样本数≥40，且出现两个及以上理论频数在1和5之间时，用Fisher精确检验。总样本数＜40，或理论频数＜1时，用Fisher精确检验。通过以上步骤，你就可以轻松地使用卡方检验来分析两组数据之间的关系了。希望这篇文章对你有所帮助！

非参数检验大全：5种场景全覆盖整理了一些在实际应用中可能会用到的非参数检验方法，希望能对大家有所帮助。 1️⃣ 两样本位置推断部分，主要包括Brown-Mood中位数检验、Mann-Whitney检验、Mood/Moses方差检验、Kruskal-Wallis检验以及推广的趋势秩检验法Jonckheere-Terpstra检验。 2️⃣ 单样本推断部分，主要包括符号检验、Cox-Staut趋势检验、随机游程检验、Wilcoxon检验、卡方拟合优度检验以及正态性检验（包括3种方法），应用场景较多。 3️⃣ 多样本位置推断部分，类似方差分析，主要包括Kruskal-Wallis检验、Fridman检验、随机机组数据的调整秩和检验、Page趋势检验以及Cochran检验。 4️⃣ 分类数据部分，主要涉及到卡方独立性检验、卡方齐性检验、Fisher精确性检验以及Mantel-Haenszel检验。 5️⃣ 回归分析部分，主要包括Spearman/Kendall相关性检验、分位数回归系数检验 ⭐当然还有万金油的Bootstrap置信区间或Bootstrap p值（这两者不等价哦，可以思考一下为什么~）。以上就是本次分享的全部内容，希望大家能够从中受益。如果你有任何疑问或者建议，欢迎在评论区留言哦！

卡方检验计算器：轻松搞定各种检验卡方检验计算器是专为卡方检验设计的工具，适用于各种场景。虽然大型统计软件功能强大，但使用起来可能不太方便，手工计算也相当繁琐，容易出错。因此，一个小巧的计算器就显得尤为重要。卡方检验功能 𐟓Š 四格表卡方检验行㗥ˆ—格式卡方检验配对资料卡方检验 R㗒列联表检验 Fisher精确检验批量计算卡方p值 t检验功能 𐟓ˆ 单样本t检验单样本t检验（原始资料）配对样本t检验独立样本t检验秩和检验功能 𐟎…对样本秩和检验单样本秩和检验两独立样本秩和检验等级资料秩和检验方差齐性检验功能 𐟓 F检验（方差比检验） Bartlett检验 Levene检验随机数功能 𐟎𒊥‡匀分布正态分布这个计算器不仅功能全面，而且操作简单，适合各种统计需求。无论是科研工作者还是数据分析师，都可以通过它轻松完成各种检验。

𐟔 SPSS实操：卡方检验（2x2） 𐟤” 你是否在比较两组数据的差异时感到困惑？比如，常规药物和药物A对某病的治疗效果是否有显著差异？卡方检验（2x2）可以帮你解答这个问题！ 𐟓Š 首先，我们要有一个2x2的列联表，也被称为四格表。在这个表中，我们将列出两组数据的疗效情况，例如，对照组和观察组。 𐟒ᠥœ蓐SS中，选择适当的卡方检验方法很重要。当样本量n≥40且每个单元格的期望计数(理论数)≥5时，我们通常选择Pearson卡方检验。如果P值接近0.05，那么Fisher精确检验可能更合适。 𐟔 当样本量不足40或期望计数小于5时，我们应选择Fisher精确检验。在这个例子中，由于总样本量为100且卡方检验结果显示有“2个单元格的期望计数小于5”，我们选择了连续性修正卡方检验。 𐟎‰ 最后，根据卡方检验的结果，我们可以得出结论。例如，在这个例子中，药物A治疗该病的疗效显著优于常规药物（卡方值=4.396，P值=0.036）。 ✨ 通过卡方检验，我们可以更准确地评估两组数据的差异，为医疗研究提供有力的证据支持。现在，你准备好尝试SPSS实操了吗？

SPSS卡方检验：多个率比较的实用指南一、应用条件 𐟓Š 卡方检验的适用条件如下：不超过20%的单元格T值小于5：使用卡方检验。超过20%的单元格T值小于5，且至少有一个T值小于1：使用Fisher确切概率法。多个率或多个构成比的卡方检验存在多重比较步骤：当P≤0.05时，只能说明总体上存在统计学差异，但不能说明任意两组都有差异，需要进行多重比较进一步分析。二、例题分析 𐟓‹ （一）不同血压水平的患者分为：低血压、正常血压、血压高值，观察患儿其不同年龄、不同性别间的差异。（二）结果解释 𐟓ˆ 分组统计描述结果：分别给出Decreased BP组、elevated BP组、normal BP组各自的结局信息，包括发生数以及相应的百分比。对于本例，样本量2545>40，0个单元格 (0.0%) 的期望计数小于5。最小期望计数为12.16，应该选皮尔逊卡方检验，卡方值169.14，P<0.001。三组患儿血压水平在不同年龄中存在着统计学差异。若超过20%单元格的T < 5至少1个T ＜1 ，我们选择Fisher确切概率法。

还整个卡方检验算这种东西，真是贱啊

生信分析：GO富集分析的奥秘基因本体论（Gene Ontology, GO）是一个在生物信息学中至关重要的数据库，它详细描述了基因的功能。这个数据库提供了全球最大的基因功能信息来源，既适合人类阅读，也适用于机器分析大规模的分子生物学和遗传学数据。GO数据库主要从三个方面来描述基因：细胞成分（CC）、生物学过程（BP）和分子功能（MF）。细胞成分（CC）细胞成分描述了基因产物（如蛋白质）在细胞内的位置。例如，某些蛋白质可能位于细胞膜上，而其他蛋白质则位于细胞核内。生物学过程（BP）生物学过程描述了基因参与的各种生物活动。这些过程可能包括细胞生长、信号传导、基因表达调控以及代谢途径等。分子功能（MF）分子功能描述了基因产物在分子层面的作用，通常涉及到与其他分子的相互作用或催化生化反应。富集分析的类型富集分析是一种在生物信息学中广泛应用的统计方法，主要用于检验一个基因集合中某些功能或特征的富集程度。以下是几种常见的富集分析类型：基因本体论富集分析（GO）：这是最常用的富集分析类型。通路富集分析基因集富集分析（GSEA）蛋白质-蛋白质相互作用富集分析基因表达调控富集分析 GO富集分析的步骤准备基因列表：通常是从实验数据中获得的差异表达基因集合。映射基因到GO条目：将基因列表中的每个基因映射到相应的GO条目。这可以通过使用生物信息学工具和数据库（如DAVID、Ensembl、AmiGO等）来实现。统计富集情况：计算每个GO条目在基因列表中的富集情况。通常，这是通过比较实际观察到的基因数目与根据背景基因组随机分布预期的基因数目之间的比例来完成。常用的统计方法包括超几何检验、Fisher精确检验和卡方检验等。多重比较校正：常用的多重比较校正方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正（FDR）等。解释和可视化结果：可以通过各种可视化工具（如Cytoscape、REVIGO等）将富集结果以图形形式展示。图表可以选择柱状图、气泡图等多种形式展示。总结 GO富集分析是一种强大的生物信息学方法，用于确定一组基因在特定的生物学过程、细胞组分或分子功能中的富集情况。它基于基因集级别的统计分析，而不是单个基因的差异表达。通过这种分析，我们可以更好地理解基因的功能和它们在细胞中的相互作用，从而推动科学研究和医学进步。

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