（生物信息学）R语言与统计学入门（四）—

上次提到卡方检验：

（生物信息学）R语言与统计学入门（三）——卡方检验_李京弦的博客-CSDN博客卡方检验是用途很广的一种假设检验方法，它在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。卡方检验的适用条件：要求样本含量应大于40且每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但有1=<理论频数<5时，卡方值需要校正，当样本含量小于40或理论频数小于1时只能用确切概率法计算概率。在生物信息学中，什么时候用到卡方检验？例如：我们研究某个基因与患者临床的关系。基于基因的中位表达值将样本分成高低表达...https://blog.csdn.net/weixin_46500027/article/details/123783940?spm=1001.2014.3001.5501下面我们来讲Fisher检验。

费希尔精确概率检验（Fisher's precision probability test），亦称“四格表的确切概率法”。主要用于四格表资料各格中有一格理论次数小于 5 时的独立性检验的方法。

还是上次的那个数据：

数据和上次一样，只不过我们将做一点小小的改动：

首先读取数据，然后我们只要该数据的前30行：

setwd("D:\\CSDN博客\\博客五 生物信息学R语言与统计学——卡方检验")
dir()
data <- read.csv("data.csv",header = T,sep = ",")
head(data)
data <- data[1:30,]
data$Age <- ifelse(data$Age>60,">60","<=60")
head(data)
data <- table(data$Age,data$OS)
data

> data0  1<=60  3  2>60  16  9

可以看到，四个表中有的理论频数小于5.

我们首先进行卡方检验：

chisq.test(data)

结果会是发出警告，使用卡方检验可能是错误的：

> chisq.test(data)Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correctiondata:  data
X-squared = 3.0432e-31, df = 1, p-value = 1Warning message:
In chisq.test(data) : Chi-squared approximation may be incorrect

，因此我们得使用Fisher精确检验：

fisher.test(data)

> fisher.test(data)Fisher's Exact Test for Count Datadata:  data
p-value = 1
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:0.08032496 11.95438381
sample estimates:
odds ratio 0.848622

使用正确的统计学方法，可以避免审稿人质疑。

当然，如果一不小心蒙混过关，发了文章，也有可能会被撤稿。

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