Test exacto de Fisher

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El test exacto de Fisher[1][2][3]​ es una prueba de significación estadística utilizada en el análisis de tablas de contingencia. Aunque en la práctica se emplea cuando los tamaños de muestra son pequeños, también es válido para todos los tamaños de muestra. Lleva el nombre de su inventor, Ronald Fisher, y es una de una clase de pruebas exactas , llamadas así porque el significado de la desviación de la hipótesis nula se puede calcular con exactitud, en lugar de basarse en una aproximación que se hace exactamente en el límite el tamaño de la muestra crece hasta el infinito, como con muchos otros análisis estadísticos. Fisher se dice que ha ideado la prueba conocida como la mujer saboreando té después de un comentario de Muriel Bristol, que decía ser capaz de detectar si el té o la leche se habían añadido primero en su taza.[4]

Objeto y ámbito de aplicación[editar]

Ronald Fisher en 1913

La prueba es útil para los datos categóricos que resultan de clasificar los objetos en dos formas diferentes, se utiliza para examinar la significación de la asociación (de contingencia) entre los dos tipos de clasificación. Así en el ejemplo original de Fisher, uno de los criterios de clasificación podría ser si la leche o el té fue puesto en la copa primero, y el otro podría ser si Muriel Bristol piensa que la leche o el té se puso primero. Queremos saber si estas dos clasificaciones están asociados —es decir, si Bristol puede realmente decir si la leche o el té se vierte en el primero—. La mayoría de los usos de la prueba de Fisher implican, como en este ejemplo, una tabla de 2×2 de contingencia. El valor de p de la prueba se calcula como si los márgenes de la tabla son fijos, es decir, como si, en el ejemplo de degustación de té, Bristol sabe el número de tazas con cada tratamiento (leche o té primero) y por lo tanto proporcionará conjeturas con el número correcto en cada categoría. Como se ha señalado por Fisher, esto conduce bajo una hipótesis nula de independencia a una distribución hipergeométrica de los números en las celdas de la tabla.

Con muestras grandes, se puede usar una prueba de chi-cuadrada (o mejor aún, una prueba G) en esta situación. Sin embargo, el valor de significación que proporciona es solo una aproximación, porque la distribución de muestreo de la estadística de prueba que se calcula es solo aproximadamente igual a la distribución teórica de chi-cuadrado. La aproximación es inadecuada cuando los tamaños de muestra son pequeños o los datos se distribuyen de forma muy desigual entre las celdas de la tabla, lo que hace que los recuentos de células pronosticados sobre la hipótesis nula (los "valores esperados") sean bajos. La regla general para decidir si la aproximación chi-cuadrado es lo suficientemente buena es que la prueba chi-cuadrado no es adecuada cuando los valores esperados en cualquiera de las celdas de una tabla de contingencia están por debajo de 5 o por debajo de 10 cuando solo hay un grado de libertad (ahora se sabe que esta regla es excesivamente conservadora[5]​). De hecho, para datos pequeños, dispersos o desequilibrados, los valores p exactos y asintóticos pueden ser bastante diferentes y pueden llevar a conclusiones opuestas con respecto a la hipótesis de interés.[6][7]​ En contraste, la prueba exacta de Fisher es, como su nombre lo indica, exacta siempre que el procedimiento experimental mantenga fijos los totales de filas y columnas, y por lo tanto puede usarse independientemente de las características de la muestra. Resulta difícil calcular con muestras grandes o tablas bien equilibradas, pero afortunadamente estas son exactamente las condiciones en las que la prueba de chi-cuadrado es apropiada.

Para los cálculos manuales, la prueba solo es factible en el caso de una tabla de contingencia de 2 × 2. Sin embargo, el principio de la prueba puede extenderse al caso general de una tabla m × n,[8][9]​ y algunos paquetes estadísticos proporcionan un cálculo (a veces utilizando un método de Monte Carlo para obtener una aproximación) para el caso más general.[10]

Ejemplo[editar]

Por ejemplo, una muestra de adolescentes podría dividirse en masculina y femenina, por un lado, y aquellos que están y no están actualmente estudiando para un examen de estadística, por el otro. Nuestra hipótesis es, por ejemplo, que la proporción de individuos que estudian es más alta entre las mujeres que entre los hombres, y queremos comprobar si la diferencia de proporciones que observamos es significativa. Los datos pueden verse así:

   Hombres      Mujeres   Row total
Estudiando 1 9 10
  No estudiando   11 3 14
Column total 12 12 24

La pregunta que hacemos acerca de estos datos es: sabiendo que 10 de estos 24 adolescentes son estudiosos, y que 12 de los 24 son mujeres, y asumiendo la hipótesis nula de que hombres y mujeres tienen la misma probabilidad de estudiar, ¿cuál es la probabilidad de que estos 10 ¿Los estudiosos se distribuirían tan desigualmente entre las mujeres y los hombres? Si tuviéramos que elegir 10 de los adolescentes al azar, ¿cuál es la probabilidad de que 9 o más de ellos estén entre las 12 mujeres, y solo 1 o menos entre los 12 hombres?

Antes de proceder con la prueba de Fisher, primero introducimos algunas anotaciones. Representamos las celdas por las letras a, b, c y d , llamamos los totales a través de las filas y los totales marginales de las columnas, y representamos el gran total por n . Entonces la mesa ahora se ve así:

   Hombres      Mujeres   Row Total
Estudiando a b a + b
  No estudiando   c d c + d
Column Total a + c b + d a + b + c + d (=n)

Fisher mostró que la distribución hipergeométrica proporciona la probabilidad de obtener cualquier conjunto de valores de este tipo:

dónde es el coeficiente binomial y el símbolo! indica el operador factorial. Con los datos anteriores, esto da:

Referencias[editar]

  1. Fisher, R. A. (1922). «On the interpretation of χ2 from contingency tables, and the calculation of P». Journal of the Royal Statistical Society 85 (1): 87-94. JSTOR 2340521. doi:10.2307/2340521. 
  2. Fisher, R.A. (1954). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. ISBN 0-05-002170-2. 
  3. Agresti, Alan (1992). «A Survey of Exact Inference for Contingency Tables». Statistical Science 7 (1): 131-153. JSTOR 2246001. doi:10.1214/ss/1177011454. 
  4. Fisher, Sir Ronald A. (1956) [The Design of Experiments (1935)]. «Mathematics of a Lady Tasting Tea». En James Roy Newman. The World of Mathematics, volume 3. Courier Dover Publications. ISBN 978-0-486-41151-4. 
  5. Larntz, Kinley (1978). «Small-sample comparisons of exact levels for chi-squared goodness-of-fit statistics». Journal of the American Statistical Association 73 (362): 253-263. JSTOR 2286650. doi:10.2307/2286650. 
  6. Mehta, Cyrus R; Patel, Nitin R; Tsiatis, Anastasios A (1984). «Exact significance testing to establish treatment equivalence with ordered categorical data». Biometrics 40 (3): 819-825. JSTOR 2530927. PMID 6518249. doi:10.2307/2530927. 
  7. Mehta, C. R. 1995. SPSS 6.1 Exact test for Windows. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
  8. Mehta C.R.; Patel N.R. (1983). «A Network Algorithm for Performing Fisher's Exact Test in r Xc Contingency Tables». Journal of the American Statistical Association 78 (382): 427-434. doi:10.2307/2288652. 
  9. mathworld.wolfram.com Page giving the formula for the general form of Fisher's exact test for m × n contingency tables
  10. Cyrus R. Mehta; Nitin R. Patel (1986). «ALGORITHM 643: FEXACT: a FORTRAN subroutine for Fisher's exact test on unordered r×c contingency tables». ACM Trans. Math. Softw. 12 (2): 154-161. doi:10.1145/6497.214326.