卡方检验研究数据的独立性，在分析样本量较少（比如小于40），也或者期望频数出现小于5时，此时使用fisher卡方检验较为适合。SPSSAU医学研究模块中的卡方检验时，有提供2*2即4表格时提供fisher卡方检验p 值，但当为R*C结构时，也或者为汇总表格数据时，可使用fisher卡方按钮单独进行计算。

fisher卡方理论依据为超几何分布，其利用排列的数学原理进行计算，在样本量较大计算量非常大，并且fisher卡方基本上均是针对小样本量数据进行计算，因而SPSSAU在总样本量大于200时依旧不提供fisher卡方检验值。

1、背景

当前有一项HBV感染医学研究，并被试分为预防组和非预防组，共两组，并且记录阳性和阴性的数据，汇总如下表，似问两组数据HBV感染率有无差别？数据如下：

2、理论

Fisher卡方检验利用超几何分布原理进行计算，共不同与pearson卡方检验会提供卡方值和p 值两项。Fisher卡方检验时仅提供p 值。SPSSAU在医学研究模块->卡方检验方法中提供2*2时卡方检验，如果是汇总表格格式，也或者R*C结构时，可使用fisher卡方按钮完成计算。

3、操作

本案例操作如下，A1单元格一定要空着，并且放入的数据不包括合计数据，如下图：

4、SPSSAU输出结果

SPSSAU共输出3个表格，如下说明：

5、文字分析

上表格展示出fisher卡方、pearson卡方和连续校正卡方统计量，从上表可知：fisher卡方时仅提供p 值，而且从pearson卡方和连续校正卡方对应的p 值来看，3个值均呈现出一致性结论即：预防组与非预防组时HPV感染情况无明显差异。

• 特别提示：

• 通常情况下：如果总样本量>40且期望频数值全部均大于5时，一般使用pearshon卡方值，如果总样本量大于40，但出现期望频数小于5的单元格时，可优先使用连续校正卡方，也或者使用fisher卡方值，如果总样本量小于40，也或者出现期望频数小于1的单元格时，此时建议使用fisher卡方检验。具体以文献为准即可，可能不同文献的标准不完全一致。

上表格展示各单元格的期望频数，上表格可以看到，非预防组阳性的期望频数为3.0<5，并且总样本量为33，因而本案例数据使用fisher卡方检验量较为适合。

上表格展示实际频数，并且可通过下拉选择切换展示效果，按频数或者按百分比展示。

6、剖析

涉及以下几个关键点，分别如下：