Teste Exato de Fisher
O que é o Teste Exato de Fisher?
O Teste Exato de Fisher é uma técnica estatística usada para determinar se há associações significativas entre duas variáveis categóricas em tabelas de contingência, especialmente útil para amostras de tamanho pequeno. Diferente do teste de Chi-Quadrado, o Teste de Fisher não depende de uma distribuição de amostragem aproximada e é exato. A hipótese adotada pelo teste exato de fisher é:
H0: Assume que não há associação entre as variáveis (hipótese de independência).
Ha: Assume que há associação entre as variáveis (hipótese de dependência).
H0: Assume que não há associação entre as variáveis (hipótese de independência).
Ha: Assume que há associação entre as variáveis (hipótese de dependência).
Os testes exatos são assim chamados porque usam a distribuição exata da variável que originou os dados observados, com a qual é calculado o valor-p do teste. Ele é frequentemente usado em estudos de caso-controle para avaliar a associação entre a exposição a um fator de risco e a presença de uma determinada doença. Um destaque a ser feito é que em contextos voltados para estudos de caso-controle de doença geralmente há um desbalanceamento na base.
Interpretação
O teste calcula a probabilidade exata de observar uma tabela de contingência como a dada. Usa a distribuição hipergeométrica para calcular a probabilidade de cada possível distribuição de frequências sob a hipótese de independência, e soma essas probabilidades para obter o valor p. O valor p baixo sugere existir uma associação significativa entre as variáveis, vale lembrar que um valor p significativo não implica causalidade.
Resumo
O Teste Exato de Fisher não requer que as frequências esperadas sejam altas, tornando-o adequado para amostras pequenas. É mais preciso que o teste de Chi-quadrado e pode ser aplicado independentemente da forma da distribuição dos dados. Sua aplicação em alguns casos pode demandar o uso computacionalmente intensivo para tabelas de contingência maiores, o que torna ele menos adequado que o teste de Chi-Quadrado para amostras maiores.
Cuidados ao utilizar o Teste de Fisher
• Não deve ser usado para amostras grandes devido ao seu custo computacional.
• Cuidado ao interpretar tabelas de contingência com muitas células vazias ou com frequências muito baixas.
• Considerar o contexto e as hipóteses subjacentes antes de tirar conclusões baseadas apenas no valor p.
• O Teste de Fisher é frequentemente usado quando o teste de Chi-Quadrado não é apropriado devido ao tamanho da amostra ou a frequências esperadas baixas.
• Gráficos de barras ou de mosaico podem ser usados para visualizar as relações entre variáveis categóricas antes de aplicar o Teste de Fisher.
No case
Esta técnica não foi aplicada no case