Fisher 精确检验解释您好！我正在分析我使用 JMP DOE 进行的一项实验。我对使用 Fisher 精确检验结果（如下图所示）很感兴趣。我在 JMP 帮助网站上读了一些资料，上面说表格中的值不应视为 P 值，这些值是否可以视为常规概率值，或者还有其他方法来解释数据。
基础数据分析与建模数据探索与可视化实验设计视窗回复：Fishers 精确检验解释非常感谢您提供解决方案。
回复：Fishers 精确检验解释@MedianPuppy4982 的问题很好。我的猜测是（JMP 人员可能想加入进来）对于 2x2 的情况，有更直接的方法（例如，基于二项分布）来计算 p 值。在一般的 rxc 情况下，p 值计算为所有表格（具有相同的行和列总数）中概率小于或等于观察表概率的概率之和。
回复：Fishers 精确检验解释嗨@MRB3855 ！
非常感谢您的帮助！我们知道这是为什么吗？或者这只是 Fisher 精确检验的 2x2 表的一般规则？
回复：Fishers 精确检验解释你好@MedianPuppy4982和@Mark_Bailey ：我知道混乱是从哪里来的。
此处： Fisher 精确检验报告 (jmp.com)
其中写道：
“Fisher 精确检验报告包含以下信息：
表概率（P）
观察到的表的概率。这不是 检验的p值。
双侧概率≤P
双侧检验的显著性概率（ p值）。”
以上内容对于一般 rxc 表情况而言是正确的，如下面的示例屏幕截图所示（我有一个二进制响应和一个三级因子），其中我的表有 3 行 2 列。
但是，在 2 x 2 的情况下（例如@MedianPuppy4982所具有的情况），它仅给出 p 值，如@MedianPuppy4982输出所示。
回复：Fishers 精确检验解释它们是 p 值。您能给我发送一个文档中您以其他方式解释的页面链接吗？
实验中的备选假设是什么？它是双侧的还是单侧的？
