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“Using the chi-squared distribution to interpret Pearson's chi-squared statistic requires one to assume that the discrete probability of observed binomial frequencies in the table can be approximated by the continuous chi-squared distribution. This assumption is not quite correct,and introduces some error.

To reduce the error in approximation, Frank Yates, an English statistician, suggested a correction for continuity that adjusts the formula for Pearson's chi-squared test by subtracting 0.5 from the difference between each observed value and its expected value in a 2 × 2 contingency table.This reduces the chi-squared value obtained and thus increases its p-value.

The effect of Yates's correction is to prevent overestimation of statistical significance for small data. This formula is chiefly used when at least one cell of the table has an expected count smaller than 5. Unfortunately, Yates's correction may tend to overcorrect. This can result in an overly conservative result that fails to reject the null hypothesis when it should (a type II error). So it is suggested that Yates's correction is unnecessary even with quite low sample sizes.”

It was used previously to provide a more conservative result for contingency tables with small cell counts. Currently, Fisher's exact test provides a better solution to dealing with small cell counts and is preferred.

输入1：

2,

结果1：

           有效 无效红花+丹参   14   14丹参        2   10

输入2：

<- chisq.test(jzdata,correct=F)chisq

结果2：

Pearson's Chi-squared test

data:  jzdataX-squared = 3.8889, df = 1, p-value = 0.04861

输入3：

$expected

结果3：

          有效 无效红花+丹参 11.2 16.8丹参      4.8  7.2       #一个期望频数小于5

输入4：

T)

结果4：

's Chi-squared test with Yates' continuity correction

输入5：

value=T, B= 

结果5：

Pearson's Chi-squared test with simulated p-value (based 

输入6：

fisher

结果6：

's Exact Test for Count Data

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