費雪精確檢定比值比與信賴區間你好，
我是 JMP 的普通用戶，但沒有腳本編寫經驗。我在分析中使用了費雪的精確檢驗，並得到了發布的結果。我有兩個問題：
1. 為什麼我會得到 2 個不同的精確檢定和 p 值？該用哪一個呢？
2. 在優勢比中，信賴區間與 p 值（<0.05）不符。我猜這與 CI 的計算方式有關。您能建議計算準確 CI 的最佳方法嗎？我在同一數據集中使用的其他精確分析沒有遇到此問題
謝謝
基礎資料分析與建模回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間我聯繫了 JMP 支持。 問題是使用的權重是非整數權重。 在使用四捨五入的整數權重時，優勢比 CI 和 p 值的差異消失了。
不幸的是，JMP 似乎無法處理非整數權重。 有這個功能會很有用！
回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間我無權訪問 JMP 計算機代碼。 我建議您將有關加權列聯表分析的影響的問題發送給 JMP 技術支持（支持@jmp.com ). 請在此處報告您從他們身上學到的東西，以便其他社區成員可以從您的經驗中學習。
回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間你好@馬克貝利. 我想知道您對此是否有任何其他見解。 我還沒有找到解決這個問題的方法。
我嘗試製作列聯表（使用加權後得到的數字） - 這似乎為我提供了 OR 和 2 尾 p 值，用於彼此一致的精確測試。 我對這些進行了幾次分析，與使用加權變量時相比，這些分析似乎給出了相似但不完全相同的結果。
回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間差異在於我們對所有接受調查的人的人口統計特徵，例如年齡、性別。 因此，我們可以使用這些數據進行比較回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間你怎麼知道 ”響應者和非響應者之間的差異”，如果非響應者沒有響應？ 還是讓比較熟悉這種分析的人來接手吧！
回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間這是一項響應率約為 50% 的調查，響應者和無響應者之間存在差異，因此我們決定針對無響應進行調整。 根據影響響應的 3 個基線特徵計算權重。 權重計算如下：對於 3 個變量的每個組合，原始隊列中具有該組合的總數除以完成調查的具有該組合的患者人數。
回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間為什麼使用無反應者的權重？ 權重是如何確定的？
使用權重角色會改變分析的結果。
回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間是的。
回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間補充一下上面的回复，這些權重是針對調查不回复的，沒有我需要調整的複雜研究設計（例如分層或聚類）。回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間感謝您的回复。 我還認為“權重”（這是研究設計的抽樣權重）可能已經改變了一些事情，因為@Thierry_S建議。 如果我只使用應急平台“頻率”部分的這個 2*2 表中的“計數”，我會得到與您相同的結果， @馬克貝利. 至於替代假設，我只需要使用與雙尾值對應的假設
回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間嗨，馬克，
看起來第一個分析使用的是頻率權重，而您使用的是計數；那會是不同行為的可能來源嗎？
最好的，
TS回复：Fischer 的精確檢驗比值比和置信區間- 您不了解 2x2 列聯表的精確測試。 可以使用它三方法。 這替代假設解釋每一種方式並允許你決定三個測試中的哪一個適合您的決定。
- 比值比置信區間做匹配測試。 這p - 值大於 alpha = 0.05，優勢比的 95% 置信區間包括 1。
與使用相同數據集的其他分析相比，我不知道您在該分析中可能做錯了什麼或有什麼不同。 還有什麼分析？
對於相同數據的分析，我沒有得到相同的結果。 看我的結果：
