Fisher确切概率法（Fisher's exact test）是一种统计方法，主要用于样本量较小的情况下，当不能使用基于无限总体假设的常规统计方法时，它就显得尤为重要。这种方法适用于检验两个或多个样本之间是否存在显著差异，特别是在样本量不大的情况下。在SPSS中进行Fisher确切概率法的操作步骤如下：

请注意，具体的操作可能会因SPSS版本的不同而有所差异。以下是基于SPSS 25版本的指导：

1. 打开SPSS软件并导入你的数据。确保数据格式正确，特别是分类变量（如性别、类别等）。

2. 在顶部菜单栏中，选择“非参数检验”>“精确检验”。这将打开一个新的对话框。

3. 在打开的对话框中，你会看到一系列选项让你选择要分析的变量。点击你想分析的数据列旁边的框进行勾选。之后选择“定义组别”，将你的数据分为不同的组别。如果你只有一个样本，只需将其分为两个组别进行比较即可。

4. 根据你的研究目标选择对应的选项（例如，"特定顺序假设的自由检验"或者 "感兴趣的关系比较"，这取决于你要比较的是什么）。输入任何必要的信息或选项，然后点击“运行”。如果你的数据集很小，建议使用自定义测试中的无序模式或者成对比选项进行测试。这可能比一般的检验更适合于小的数据集或者独特的场景。你可能还需要提供交叉表频率。注意这个过程取决于你测试的数据的特性和你需要检验的问题。在实际操作时请根据需求灵活选择相关参数进行试验并测试出最合适的数据集进行测试。在SPSS中，你可以通过查看帮助文档或者在线教程来了解更多关于这些选项的信息。

5. 运行测试后，你将看到结果窗口，其中包含了Fisher确切概率法的结果。结果通常包括每个组别的频率和期望值，以及一个确切的概率值和相关测试的置信水平（或统计显著性的显著性）。你的研究结果在这里进行分析和理解是非常重要的。如果在给定的显著性水平下结果显著（通常p值小于设定的显著性水平），则表明所测试的组别之间存在显著的差异。反之，如果没有显著的结果出现，那就意味着观察到的数据与预期的随机结果没有明显的差异。所以根据你的实验和理论需求做出合理决策是很重要的步骤之一。你也可以查阅统计学相关书籍了解更多有关显著性分析的内容与方式来提高自身的科研分析能力并作出更准确更全面的结论与解释以辅助科研工作。这个过程中你也可能需要对数据做一些假设检验等进一步分析以确定你的结果是否具有稳健性或其他可能的性质这同样需要你具有一定的统计学知识来完成工作以满足研究的需求和标准以达到更严谨的科研目标并获得有价值的科研成果和信息以帮助你在专业领域做出有价值的贡献或者帮助你在职业上获得发展进步与提升。。这是非常重要的步骤以确保你的分析结果的科学性和准确性并能满足相关学术要求的标准从而得到同行的认可和支持以及更广泛的传播和应用以推动科学的进步和发展以及社会经济的繁荣和进步等重要的价值目标实现和达成希望以上步骤和建议能帮助你在这一重要过程中获得成功！请注意请一定要注重科学性谨慎对待每一组数据和每一项测试结果并根据科学的标准和要求来进行分析和解释以保证你的研究成果的科学性和准确性以及实际应用价值。祝你成功！

医学统计教程:Fisher确切概率法在spss中的操作

Fisher确切概率法是一种统计学方法，用于分析两个或多个样本之间的关联性。在SPSS中进行Fisher确切概率法的操作可以按照以下步骤进行：

注意：在进行Fisher确切概率法之前，请确保您的数据是适合这种方法的。一般来说，Fisher确切概率法适用于样本量较小或不符合参数假设（如正态分布）的情况。

步骤：

1. 打开SPSS软件并导入数据。

2. 在SPSS菜单栏中，选择“自定义表格”。

3. 在弹出的对话框中，选择要进行比较的组别作为行，将您要分析的变量作为列。例如，如果您正在分析两组患者的疾病情况，那么可以将患者组别设为行，疾病情况设为列。

4. 在表格设置完成后，点击“精确”按钮。这将打开一个新的对话框。

5. 在这个对话框中，选择“自定义”选项，然后选择“Fisher精确检验”。确保所有其他选项都设置为默认值。然后点击“继续”。

6. 点击“确定”，SPSS将运行Fisher确切概率法并生成结果。

结果解读：

结果通常会显示一个表格，其中包括每个比较组的计数和对应的p值。p值是衡量观察到的数据出现的概率的统计量，通常用于判断观察到的差异是否显著。一般来说，如果p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设（即认为组间存在显著差异）。

请注意，虽然Fisher确切概率法在某些情况下非常有用，但它也有一些局限性。例如，当样本量较大时，或者当数据的分布不符合假设时，它的效果可能会受到影响。在这种情况下，可能需要考虑其他统计方法，如卡方检验或逻辑回归等。因此，在决定使用哪种统计方法时，应基于数据的特性和所要解答的问题进行选择。