Libre, walang account

Fisher Exact Test Calculator

Ilagay ang apat na bilang sa isang 2×2 na talahanayan upang kalkulahin ang eksaktong pagsubok ni Fisher na may mga nakapirming margin.

Naobserbahang 2×2 count table

Pumili ng isang panig na direksyon lamang kapag tinukoy bago suriin ang data. Ang odds ratio ay ang uncorrected cross-product ratio; Ang mga zero na cell ay maaaring gawin itong hindi natukoy o walang katapusan. Ito ay hindi isang sanhi ng konklusyon.

Ang mga bilang ay dapat na mga buong numero. Pinakamataas na 10,000 bawat cell at 20,000 sa kabuuan. Ang dalawang panig na pagsubok ay nagsusuma ng mga talahanayan na hindi mas malamang kaysa sa naobserbahang talahanayan sa ilalim ng mga nakapirming margin.

Kailan ko dapat gamitin ang eksaktong pagsubok ni Fisher?

Ito ay isang eksaktong pagsubok ng asosasyon para sa isang 2×2 na talahanayan, kadalasang ginagamit kapag ang inaasahang bilang ay maliit. Ang resulta ay nakasalalay sa disenyo ng pag-aaral at hindi nagpapatunay ng sanhi.

Mga madalas itanong

Kailan ko dapat gamitin ang eksaktong pagsubok ni Fisher?

Ito ay isang eksaktong pagsubok ng asosasyon para sa isang 2×2 na talahanayan, kadalasang ginagamit kapag ang inaasahang bilang ay maliit. Ang resulta ay nakasalalay sa disenyo ng pag-aaral at hindi nagpapatunay ng sanhi.

Na-upload ba ang aking mga bilang?

Hindi. Ang pagkalkula ay tumatakbo sa browser na ito. Ang mga bilang ay hindi ina-upload o iniimbak ng tool na ito.

Ano ang null hypothesis?

Sinusuri ng pagsubok kung ang mga klasipikasyon ng row at column ay independiyente, may kondisyon sa mga naobserbahang margin. Hindi nito ipinapaliwanag kung bakit maaaring umiral ang isang asosasyon.

Paano kinakalkula ang isang two-sided p-value?

Ang calculator na ito ay nagdaragdag ng mga probabilidad ng lahat ng posibleng mga talahanayan na may parehong mga margin na ang conditional na posibilidad ay hindi mas malaki kaysa sa naobserbahang talahanayan. Maaaring mag-iba ang iba pang mga software convention.

May epekto ba ang isang maliit na p-value?

Hindi. Ang p-value ay hindi sukat ng epekto o patunay ng sanhi. Suriin ang odds ratio, disenyo ng pag-aaral, kalidad ng data, kawalan ng katiyakan at anumang planong maramihang pagsubok.