Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .
La prueba exacta de Fisher se utiliza para determinar si existe o no una asociación significativa entre dos variables categóricas. Por lo general, se usa como una alternativa a la prueba de independencia de chi-cuadrado cuando uno o más de los recuentos de celdas en una tabla de 2 × 2 es menor que 5.
Este tutorial explica cómo realizar la prueba exacta de Fisher en Python.
Ejemplo: prueba exacta de Fisher en Python
Supongamos que queremos saber si el género está asociado o no con la preferencia de un partido político en una universidad en particular. Para explorar esto, encuestamos aleatoriamente a 25 estudiantes en el campus. El número de estudiantes demócratas o republicanos, según el género, se muestra en la siguiente tabla:
| Demócrata | Republicano | |
|---|---|---|
| Mujer | 8 | 4 |
| Masculino | 4 | 9 |
Para determinar si existe una asociación estadísticamente significativa entre el género y la preferencia de partido político, podemos utilizar los siguientes pasos para realizar la prueba exacta de Fisher en Python:
Paso 1: crea los datos.
Primero, crearemos una tabla para contener nuestros datos:
datos = [[8, 4],
[4, 9]]
Paso 2: Realice la prueba exacta de Fisher.
A continuación, podemos realizar la prueba exacta de Fisher usando la función fisher_exact de la biblioteca SciPy, que usa la siguiente sintaxis:
fisher_exact (tabla, alternativa = ‘dos caras’)
dónde:
- tabla: una tabla de contingencia 2 × 2
- alternativa: Define la hipótesis alternativa. El valor predeterminado es ‘bilateral’, pero también puede elegir ‘menos’ o ‘mayor’ para las pruebas unilaterales.
El siguiente código muestra cómo usar esta función en nuestro ejemplo específico:
importar scipy.stats como estadísticas imprimir (stats.fisher_exact (datos)) (4.5, 0.1152)
El valor p para las pruebas es 0.1152 .
La prueba exacta de Fisher utiliza las siguientes hipótesis nulas y alternativas:
- H 0 : (hipótesis nula) Las dos variables son independientes.
- H 1 : (hipótesis alternativa) Las dos variables no son independientes.
Dado que este valor p no es menor que 0.05, no rechazamos la hipótesis nula. Por lo tanto, no tenemos evidencia suficiente para decir que existe una asociación significativa entre género y preferencia de partido político.
En otras palabras, las preferencias de género y de partido político son independientes.
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