Cos'è test di fisher?

Il test di Fisher, chiamato anche esatto test di Fisher, è un test statistico non parametrico utilizzato per valutare se ci siano differenze significative tra due o più gruppi di dati categorici. È spesso utilizzato quando il campione è piccolo o quando non si possono fare ipotesi sulla forma della distribuzione dei dati.

Il test di Fisher calcola la probabilità che i dati osservati si verifichino casualmente, assumendo che non ci siano differenze tra i gruppi. Se la probabilità è sufficientemente bassa, si può rigettare l'ipotesi nulla e concludere che ci sono differenze significative tra i gruppi.

Il test di Fisher è particolarmente utile nelle situazioni in cui il test del chi-quadro potrebbe non essere appropriato, ad esempio quando i dati sono limitati o quando si utilizzano tabelle di contingenza con celle di piccole dimensioni.

Inoltre, il test di Fisher può essere utilizzato anche per eseguire confronti a coppie tra più gruppi di dati. Ciò significa che è possibile valutare se ci siano differenze tra ogni coppia di gruppi, anziché solo confrontare tutti i gruppi simultaneamente.

In conclusione, il test di Fisher è uno strumento statistico versatile e potente che può essere utilizzato in una varietà di contesti per valutare le differenze significative tra gruppi di dati categorici.