13.18: Prueba exacta de Fisher

La prueba exacta de Fisher es una prueba de significación estadística ampliamente utilizada para analizar tablas de contingencia de 2×2, particularmente en situaciones donde los tamaños de muestra son pequeños. A diferencia de la prueba de chi cuadrado, que aproxima los valores P y asume frecuencias mínimas esperadas de al menos cinco en cada celda, la prueba exacta de Fisher calcula la probabilidad exacta (valor P) de observar los datos o resultados más extremos bajo la hipótesis nula. Esta característica lo hace especialmente valioso cuando los supuestos de la prueba de chi cuadrado no se cumplen debido a las bajas frecuencias esperadas.

Esta prueba no es paramétrica, lo que significa que no depende de los datos que siguen a ninguna distribución específica. Su exactitud garantiza resultados precisos, incluso en casos con datos escasos. Como resultado, a menudo se prefiere la prueba exacta de Fisher en escenarios que involucran tamaños de muestra pequeños o recuentos bajos de células, donde otros métodos pueden fallar o proporcionar resultados poco confiables.

La prueba exacta de Fisher es aplicable cuando los datos se pueden representar en una tabla de contingencia de 2×2 y una o ambas variables son categóricas. Es especialmente útil cuando los recuentos de células esperados son bajos, como menos de cinco observaciones en cualquier celda de la tabla. Su capacidad para manejar conjuntos de datos pequeños y su precisión lo convierten en una alternativa robusta a la prueba de chi cuadrado, especialmente en estudios donde no es factible obtener grandes tamaños de muestra.

La prueba se utiliza en varios campos, como la biología, la medicina y las ciencias sociales. Por ejemplo, en la investigación médica, se emplea comúnmente en pequeños ensayos clínicos para evaluar los efectos del tratamiento. En biología, se utiliza para analizar asociaciones genéticas o resultados experimentales, mientras que en ciencias sociales, ayuda a examinar las relaciones entre variables categóricas. La prueba exacta de Fisher es muy versátil y ofrece un método fiable para evaluar la significación estadística cuando otras pruebas podrían ser inadecuadas debido a las limitaciones del tamaño de la muestra o la distribución de los datos.

En resumen, la prueba exacta de Fisher es una herramienta precisa y fiable para analizar asociaciones entre variables categóricas en conjuntos de datos pequeños. Su naturaleza exacta y robustez lo convierten en un método esencial para los investigadores que trabajan con tablas de contingencia, donde los enfoques tradicionales como la prueba de chi cuadrado pueden fallar.