科研Labs › 卡方 / Fisher 检验
卡方检验 / Fisher 精确检验
检验分类变量间是否相关（列联表）。支持任意 R×C 表的 Pearson 卡方检验；当为 2×2 表时，额外给出 Yates 连续性校正卡方 与 Fisher 精确检验（双侧），并在期望频数过小时给出提示。
① 输入列联表
每行一组频数（一行代表表格的一行），数字用空格或逗号分隔。例如 2×2 表输入两行、每行两个数。
使用说明与方法学
卡方检验用来做什么？
检验两个（或多个）分类变量之间是否存在关联，例如不同分组的阳性率是否有差异。数据以列联表（频数表）形式输入。
为什么 2×2 表要看 Yates 校正和 Fisher？
2×2 表样本较小时，Pearson 卡方会高估显著性。Yates 连续性校正可部分纠正；当期望频数很小或总例数较少时，Fisher 精确检验最可靠。
期望频数过小提示是什么意思？
卡方检验要求各格期望频数不能太小（常用标准是不低于 5）。若提示期望频数过小，说明 Pearson 卡方可能不可靠，应改用 Fisher 精确检验，或合并类别。
能做多行多列的表吗？
可以。任意 R×C 表都会给出 Pearson 卡方、自由度和 p 值。Yates 校正与 Fisher 精确检验仅适用于 2×2 表。