在数据分析中，我们经常会遇到需要评估两个分类变量之间关联性的问题。这时，Fisher精确检验就显得尤为重要了！在R语言中，我们可以轻松地使用内置函数来执行这项统计检验。接下来，让我们一起探索如何在R中实现Fisher精确检验吧！
首先，确保你已经安装并加载了`stats`包，这是R中默认包含的包之一，用于统计计算。然后，创建一个2x2的列联表，这将是我们进行Fisher精确检验的基础。例如：
```r
创建一个2x2的列联表
data <- matrix(c(10, 5, 5, 10), nrow = 2, byrow = TRUE)
colnames(data) <- c("组A", "组B")
rownames(data) <- c("正类", "负类")
print(data)
```
接下来，调用`fisher.test()`函数来执行Fisher精确检验：
```r
执行Fisher精确检验
result <- fisher.test(data)
print(result$p.value)
```
通过上述步骤，我们就可以得到Fisher精确检验的结果，并查看p值来判断两个分类变量之间的关联性是否显著。😊
希望这篇简短的指南能帮助你在R中顺利地完成Fisher精确检验！如果你有任何问题或需要进一步的帮助，请随时提问！📚
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