Qu'est-ce que le test exact de Fisher ?

Pour effectuer un test exact de Fisher, sélectionnez Stat > Tableaux > Tableau à entrées multiples et Khi deux et cliquez sur Autres statistiques.

Vous pouvez utiliser le test exact de Fisher pour analyser un tableau de contingence 2 x 2 et vérifier si la variable de ligne et celle de colonne sont indépendantes (H0 : la variable de ligne et celle de colonne sont indépendantes).

La valeur de p du test exact de Fisher est exacte pour tous les effectifs de l'échantillon, tandis que les résultats issus du test du Khi deux qui examine les mêmes hypothèses peuvent être inexacts si les dénombrements de cellules aboutissent à des valeurs petites.

Par exemple, vous pouvez utiliser le test exact de Fisher pour analyser le tableau de contingence de résultats électoraux suivant pour déterminer si les votes sont indépendants du sexe des électeurs.

Sexe Candidat A Candidat B
Femme 9 26
Homme 21 35

Pour ce tableau, le test exact de Fisher produit une valeur de p de 0,263. Etant donné que cette valeur de p est supérieure aux niveaux d'α courants, vous ne pouvez pas rejeter l'hypothèse nulle. Par conséquent, même s'il semble exister une différence entre le sexe des électeurs et leur préférence pour un candidat, ces données suffisent à prouver que le sexe des électeurs a un impact sur leur choix lors de l'élection. Avec un échantillon plus important, vous pouvez peut-être démontrer l'existence d'une différence.

Le test exact de Fisher repose sur la loi hypergéométrique. Par conséquent, la valeur de p est tributaire des totaux marginaux du tableau.

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