13.18: اختبار فيشر الدقيق

اختبار فيشر الدقيق هو اختبار دلالة إحصائية يستخدم على نطاق واسع لتحليل جداول الطوارئ 2 × 2 ، لا سيما في المواقف التي تكون فيها أحجام العينات صغيرة. على عكس اختبار كاي تربيع ، الذي يقترب من قيم P ويفترض الحد الأدنى من الترددات المتوقعة بخمسة على الأقل في كل خلية ، يحسب اختبار فيشر الدقيق الاحتمال الدقيق (قيمة P) لمراقبة البيانات أو النتائج الأكثر تطرفا في ظل الفرضية الصفراوية. هذه الميزة تجعلها ذات قيمة خاصة عندما لا يتم استيفاء افتراضات اختبار مربع كاي بسبب انخفاض الترددات المتوقعة.

هذا الاختبار غير بارامتري ، مما يعني أنه لا يعتمد على البيانات التي تتبع أي توزيع محدد. تضمن دقتها نتائج دقيقة ، حتى في الحالات التي تحتوي على بيانات متناثرة. نتيجة لذلك ، غالبا ما يفضل اختبار فيشر الدقيق في السيناريوهات التي تنطوي على أحجام عينات صغيرة أو عدد منخفض من الخلايا ، حيث قد تفشل الطرق الأخرى أو تقدم نتائج غير موثوقة.

ينطبق اختبار فيشر الدقيق عندما يمكن تمثيل البيانات في جدول طوارئ 2 × 2 ويكون أحد المتغيرين أو كليهما فئوييا. يكون مفيدا بشكل خاص عندما يكون عدد الخلايا المتوقع منخفضا ، مثل أقل من خمس ملاحظات في أي خلية من الجدول. إن قدرته على التعامل مع مجموعات البيانات الصغيرة ودقته تجعله بديلا قويا لاختبار مربع كاي ، خاصة في الدراسات التي لا يكون فيها الحصول على أحجام عينات كبيرة ممكنا.

يستخدم الاختبار في مجالات مختلفة ، بما في ذلك علم الأحياء والطب والعلوم الاجتماعية. على سبيل المثال ، في البحوث الطبية ، يتم استخدامه بشكل شائع في التجارب السريرية الصغيرة لتقييم آثار العلاج. في علم الأحياء ، يتم استخدامه لتحليل الارتباطات الجينية أو النتائج التجريبية ، بينما في العلوم الاجتماعية ، يساعد في فحص العلاقات بين المتغيرات الفئوية. اختبار فيشر الدقيق متعدد الاستخدامات للغاية ، حيث يقدم طريقة موثوقة لتقييم الدلالة الإحصائية عندما تكون الاختبارات الأخرى غير مناسبة بسبب قيود حجم العينة أو توزيع البيانات.

باختصار ، يعد اختبار فيشر الدقيق أداة دقيقة وموثوقة لتحليل الارتباطات بين المتغيرات الفئوية في مجموعات البيانات الصغيرة. طبيعتها الدقيقة وقوتها تجعلها طريقة أساسية للباحثين الذين يعملون مع جداول الطوارئ حيث قد تتعثر الأساليب التقليدية مثل اختبار مربع كاي.