R-为什么成对Fisher测试对每个组合产生不同的结果

成对Fisher测试（Paired Fisher's Exact Test）是一种统计方法，用于比较两个分类变量之间的关联性，特别是在样本量较小的情况下。这种测试通常用于成对数据，例如在医学研究中比较治疗前后的结果。

基础概念

Fisher精确检验是一种用于二项分布数据的非参数统计检验方法，适用于小样本和边缘概率较小的情况。成对Fisher测试是对配对样本进行的一种特殊形式的Fisher精确检验。

相关优势

1. 适用性广：适用于小样本数据集。
2. 精确度高：能够提供精确的P值，避免了大样本情况下近似方法可能带来的误差。
3. 配对数据：特别适用于成对数据，能够有效控制个体间的差异。

类型

成对Fisher测试主要分为两种类型：

1. 成对样本：用于比较同一组样本在不同条件下的结果。
2. 匹配样本：用于比较两组样本，其中每组样本在某些特征上是匹配的。

应用场景

• 医学研究：比较治疗前后的效果。
• 社会科学：比较不同实验条件下的行为变化。
• 生物学：比较基因表达的变化。

为什么会这样：产生不同结果的原因

成对Fisher测试对每个组合产生不同的结果可能有以下几个原因：

1. 数据差异：每个组合的数据分布可能不同，导致统计检验的结果不同。
2. 样本量：样本量的大小会影响统计检验的敏感度和结果的可靠性。
3. 配对方式：不同的配对方式可能导致不同的统计结果。
4. 随机误差：统计检验本身存在一定的随机性，可能会导致结果的微小差异。

如何解决这些问题

1. 数据预处理：确保数据的准确性和一致性，处理缺失值和异常值。
2. 增加样本量：增加样本量可以提高统计检验的可靠性和稳定性。
3. 选择合适的配对方式：根据研究设计和数据特点选择合适的配对方式。
4. 多次检验：进行多次检验并使用Bonferroni校正等方法控制假阳性率。

示例代码

以下是一个使用Python进行成对Fisher测试的示例代码：

import scipy.stats as stats

# 示例数据
data = [
    [10, 5],  # 组合1
    [8, 7],   # 组合2
    [12, 3]   # 组合3
]

# 进行成对Fisher测试
for i in range(len(data)):
    oddsratio, pvalue = stats.fisher_exact([[data[i][0], sum(data[i]) - data[i][0]], [data[i][1], sum(data[i]) - data[i][1]]])
    print(f"组合{i+1}的Fisher测试结果：OR={oddsratio}, P值={pvalue}")

参考链接

• Fisher's Exact Test in Python

通过以上解释和示例代码，希望你能更好地理解成对Fisher测试及其在不同组合中产生不同结果的原因，并能采取相应的措施解决问题。