使用Python实现费希尔精确检验
费希尔精确检验（Fisher's Exact Test）是一种用于检验两个分类变量之间是否有显著差异的统计方法。它通常用于小样本情况下的列联表数据分析。在本篇文章中，我们将逐步实现这一检验，供新手开发者参考。
整体流程
下面是实现费希尔精确检验的步骤概览：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|---|---|
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 导入必需的库 |
| 3 | 创建列联表 |
| 4 | 执行费希尔精确检验 |
| 5 | 解释结果 |
步骤详解
步骤 1: 准备数据
首先，我们需要定义一个2x2的列联表数据。我们可以用Python的列表或NumPy数组来实现。
# 准备数据：定义一个2x2列联表
# 例如：[[成功, 失败], [成功, 失败]]
data = [[12, 5], [2, 8]]
这段代码定义了一个列联表，表示两个事件的结果。
步骤 2: 导入必需的库
我们需要使用SciPy库中的fisher_exact方法来进行费希尔精确检验。确保你已经安装了SciPy库，如未安装可通过pip命令进行安装：
pip install scipy
然后在Python代码中导入必要的库：
# 导入所需库
from scipy.stats import fisher_exact
在这里，我们导入了
fisher_exact方法，它将用于执行费希尔精确检验。
步骤 3: 创建列联表
我们将通过定义的data变量创建列联表并准备好进行检验。
# 创建列联表
table = data
这里直接使用之前定义的数据，准备进行检验。
步骤 4: 执行费希尔精确检验
执行检验并获取结果：
# 执行费希尔精确检验
odds_ratio, p_value = fisher_exact(table)
# 输出结果
print(f'OR: {odds_ratio}, p-value: {p_value}')
odds_ratio表示赔率比，p_value是检验的显著性水平。我们打印输出结果以便后续分析。
步骤 5: 解释结果
通过解释p_value值来判断结果是否显著。一般来说，p < 0.05意味着两个变量之间存在统计学上的显著差异。
# 判断结果
if p_value < 0.05:
print("结果显著，拒绝原假设。")
else:
print("结果不显著，无法拒绝原假设。")
根据
p_value的值，我们决定是否拒绝原假设，这有助于我们分析数据。
项目甘特图
接下来，我们用Mermaid语法展示一个简易的项目甘特图，以下是我们实现这个检验的各个步骤的时间安排。
gantt
title 使用Python实现费希尔精确检验
dateFormat YYYY-MM-DD
section 准备阶段
准备数据 :a1, 2023-10-01, 1d
导入库 :a2, 2023-10-02, 1d
section 实施阶段
创建列联表 :b1, 2023-10-03, 1d
执行检验 :b2, 2023-10-04, 1d
结果解读 :b3, 2023-10-05, 1d
总结
在这篇文章中，我们详细介绍了如何通过Python实施费希尔精确检验，从准备数据到解释结果的每一个步骤都进行了详解。希望这能够帮助新手开发者更好地理解和应用费希尔精确检验。当你完成这些步骤之后，你就能够在Python中进行自己的数据分析了。
如果你对这个过程有更深入的疑问或想要探索更多统计分析的方法，请继续学习相关的统计学知识和Python编程技巧。希望这篇文章对你有所帮助！
