Test Fishera dla tabel zwany jest również testem Fishera-Freemana-Haltona (ang. Fisher-Freeman-Halton test), Freeman G.H., Halton J.H. (1951)1). Test ten jest rozszerzeniem na tabele testu dokładnego Fishera. Określa dokładne prawdopodobieństwo wystąpienia konkretnego rozkładu liczb w tabeli przy znanym i ustalonych sumach brzegowych.
Jeśli sumy brzegowe wierszy zdefiniujemy jako:
gdzie:
liczności obserwowane w tabeli kontyngencji,
a sumy brzegowe kolumn jako:
To przy ustalonych sumach brzegowych, dla różnych układów wartości obserwowanych oznaczonych jako wyznaczamy prawdopodobieństwa :
gdzie
Dokładny poziom istotności jest sumą tych prawdopodobieństw (wyznaczonych dla nowych wartości ), które są mniejsze lub równe prawdopodobieństwu tabeli z wartościami początkowymi
Porównujemy dokładną wartość z poziomem istotności :.
Okno z ustawieniami opcji testu dokładny Fishera (RxC)
wywołujemy poprzez menu Statystyka
→Testy nieparametryczne
→Chi-kwadrat, Fisher OR/RR
lub poprzez ''Kreator''.
Info.
Procedura obliczania wartości dla tego testu bazuje na algorytmie opublikowanym w pracy Mehta (1986)2).
Przykład (plik praca-profilaktyka.pqs)
W populacji osób zamieszkujących na obszarach wiejskich gminy Komorniki badano czy wykonywanie badań profilaktyki zdrowia jest uzależnione od rodzaju aktywność zawodowej mieszkańców. Zebrano losową próbę 120 osób i zapytano o wykształcenie oraz o to czy osoby te wykonują badania profilaktyczne. Pełną odpowiedź uzyskano od 113 osób.
dane_praca_profilaktyka
Hipotezy:
Warunek Cochrana nie jest spełniony, przez co nie powinniśmy stosować testu chi-kwadrat.
Wartość . Zatem na poziomie istotności możemy powiedzieć, że istniej zależność pomiędzy wykonywaniem badań profilaktycznych a rodzajem wykonywanej pracy przez mieszkańców obszarów wiejskich gminy Komorniki.
Jeśli interesują nas dokładniejsze informacje na temat wykrytych zależności, uzyskamy je wyznaczając porównania wielokrotne poprzez opcje Fisher, Yates i inne…
a następnie Wielokrotne porównania kolumn (RxC)
i jedną z poprawek np. Benjamini-Hochberg
Dokładniejsza analiza pozwala stwierdzić, że specjaliści do spraw zdrowia istotnie częściej niż pozostałe grupy wykonują badania profilaktyczne (100% osób w tej grupie wykonało badania), a bezrobotni istotnie rzadziej (nikt w tej grupie nie wykonał badania). Rolnicy, inni pracownicy fizyczni i inni pracownicy umysłowi w około 50% wykonują badania profilaktyczne co powoduje, że te trzy grupy nie różnią się od siebie istotnie statystycznie. Część wartości p uzyskanych w tabeli oznaczona jest gwiazdką, oznacza ona te wyniki które powstały poprzez użycie testu dokładnego Fishera wraz z poprawką Benjaminiego-Hochberga, wartości nie oznaczone są wynikiem testu chi-kwadrat wraz z poprawką Benjaminiego-Hochberga, przy którym założenia Cochrana były spełnione