Kl. 13

Exakter Test nach Fisher

Ob zwei Merkmale zusammenhängen, prüft man bei einer Vierfeldertafel meist mit dem χ²-Test. Der rechnet aber nur näherungsweise und wird unzuverlässig, wenn erwartete Häufigkeiten unter 5 liegen – typisch für kleine Studien. Der exakte Test nach Fisher kommt ohne Näherung aus: Er berechnet die Wahrscheinlichkeit jeder möglichen Tafel genau.

Die Idee: Randsummen festhalten

Hilft das Stärkungsmittel?

Zwölf Tomatenpflanzen, sechs davon bekommen ein Pflanzenstärkungsmittel. Nach vier Wochen wird gezählt, welche Pflanzen gesund sind:

gesundkrankSumme
mit Mittela = 5b = 16
ohne Mittelc = 1d = 56
Summe6612

Wäre das Mittel wirkungslos, hätte es keine Rolle gespielt, welche Pflanzen es bekommen. Die sechs gesunden Pflanzen hätten sich dann rein zufällig auf die beiden Zeilen verteilt – wie beim Ziehen von 6 Kugeln aus einer Urne mit 6 „Mittel“- und 6 „ohne“-Kugeln.

Hält man alle Randsummen fest, bestimmt die Zahl $a$ oben links schon die ganze Tafel. Unter $H_0$ (kein Zusammenhang) ist $a$ hypergeometrisch verteilt:

Merke: Wahrscheinlichkeit einer Tafel

\[P(X = a) = \frac{\binom{a + b}{a} \binom{c + d}{c}}{\binom{N}{a + c}} = \frac{(a + b)!\,(c + d)!\,(a + c)!\,(b + d)!}{N!\; a!\; b!\; c!\; d!}\]

Der p-Wert ist die Summe der Wahrscheinlichkeiten aller Tafeln, die mindestens so stark gegen $H_0$ sprechen wie die beobachtete.

Alle möglichen Tafeln

Mit den Randsummen 6 | 6 und 6 | 6 kann $a$ die Werte 0 bis 6 annehmen. Weil hier beide Zeilen gleich groß sind, ist $P(X = a) = \frac{\binom{6}{a}^2}{\binom{12}{6}} = \frac{\binom{6}{a}^2}{924}$:

aTafel (a | b / c | d)AnzahlP(X = a)
00 | 6 / 6 | 010,0011
11 | 5 / 5 | 1360,0390
22 | 4 / 4 | 22250,2435
33 | 3 / 3 | 34000,4329
44 | 2 / 2 | 42250,2435
55 | 1 / 1 | 5360,0390
66 | 0 / 0 | 610,0011
0123456a

rechtsseitiger p-Wert: a = 5 und a = 6 · grün umrandet: beobachtete Tafel

Einseitig oder zweiseitig?

  • Rechtsseitig ($H_1$: Mit Mittel sind mehr Pflanzen gesund): Man addiert die beobachtete und alle noch extremeren Tafeln, also $p = P(X \geq 5) = \frac{36 + 1}{924} \approx 0{,}04$. Bei α = 5 % wird $H_0$ abgelehnt.
  • Zweiseitig ($H_1$: Es gibt irgendeinen Zusammenhang): Man addiert alle Tafeln, die höchstens so wahrscheinlich sind wie die beobachtete – hier $a = 0, 1, 5, 6$. Das ergibt $p \approx 0{,}0801$, und $H_0$ wird nicht abgelehnt.

Welche Gegenhypothese gilt, muss vor dem Blick auf die Daten feststehen. Wer erst danach die passende Seite wählt, mogelt sich zu einem signifikanten Ergebnis.

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Vergleich mit dem χ²-Test

Bei Unabhängigkeit wären in jedem Feld $\frac{6 \cdot 6}{12} = 3$ Pflanzen zu erwarten – alle vier erwarteten Häufigkeiten liegen unter 5. Der χ²-Test ergäbe trotzdem $\chi^2 = 4 \cdot \frac{(5 - 3)^2}{3} \approx 5{,}33$ und $p \approx 0{,}021$ – er würde zweiseitig ablehnen, obwohl der exakte p-Wert über 5 % liegt. Die Näherung ist bei so kleinen Zahlen zu optimistisch. Die Yates-Korrektur macht sie vorsichtiger, der exakte Test bleibt aber die sichere Wahl.

χ²-Testexakter Test nach Fisher
RechnungNäherung über die χ²-Verteilungexakt über die hypergeometrische Verteilung
geeignetalle erwarteten Häufigkeiten mindestens 5beliebig kleine Tafeln
Aufwandgering, auch für große Tafelnwächst mit N (Rechner nötig)
Tafelgrößebeliebig (r × c)hier für 2 × 2

Stärke des Zusammenhangs: Odds-Ratio

Die Chance (Odds) gesund zu bleiben ist mit Mittel $\frac{5}{1} = 5$, ohne Mittel $\frac{1}{5} = 0{,}2$. Ihr Verhältnis ist das Odds-Ratio $OR = \frac{a \cdot d}{b \cdot c} = \frac{5 \cdot 5}{1 \cdot 1} = 25$. $OR = 1$ bedeutet kein Zusammenhang, Werte weit über (oder unter) 1 einen starken. Ein großes OR allein beweist aber nichts – bei so wenigen Pflanzen kann es auch Zufall sein. Genau das prüft der Test.

Eigene Vierfeldertafeln mit allen Tafeln, Grafik und Vergleich rechnet der Fisher-Test-Rechner. Größere Tafeln prüft der Chi-Quadrat-Rechner; wie Vierfeldertafeln aufgebaut sind, zeigt die Seite bedingte Wahrscheinlichkeit.

Übungsaufgaben

Stufe 1: Wahrscheinlichkeit einer Tafel, Stufe 2: rechtsseitiger p-Wert, Stufe 3: erwartete Häufigkeiten und Odds-Ratio.

Stufe 1 Stufe 2 Stufe 3 Neue Aufgaben

Stufe 1: Wahrscheinlichkeit einer Tafel

  1. Aufgabe 1
    \(a = 2,\) \(b = 5,\) \(c = 4,\) \(d = 2\text{. } P(\)diese Tafel\()\text{?}\)
    \(P \approx\)
    \(P = \tfrac{\binom{7}{2} \binom{6}{4}}{\binom{13}{6}}\) \(= \tfrac{21 \cdot 15}{1716}\) \(\approx 0{,}1836\)
  2. Aufgabe 2
    \(a = 7,\) \(b = 1,\) \(c = 1,\) \(d = 2\text{. } P(\)diese Tafel\()\text{?}\)
    \(P \approx\)
    \(P = \tfrac{\binom{8}{7} \binom{3}{1}}{\binom{11}{8}}\) \(= \tfrac{8 \cdot 3}{165}\) \(\approx 0{,}1455\)
  3. Aufgabe 3
    \(a = 7,\) \(b = 6,\) \(c = 4,\) \(d = 2\text{. } P(\)diese Tafel\()\text{?}\)
    \(P \approx\)
    \(P = \tfrac{\binom{13}{7} \binom{6}{4}}{\binom{19}{11}}\) \(= \tfrac{1716 \cdot 15}{75582}\) \(\approx 0{,}3406\)
  4. Aufgabe 4
    \(a = 2,\) \(b = 3,\) \(c = 3,\) \(d = 6\text{. } P(\)diese Tafel\()\text{?}\)
    \(P \approx\)
    \(P = \tfrac{\binom{5}{2} \binom{9}{3}}{\binom{14}{5}}\) \(= \tfrac{10 \cdot 84}{2002}\) \(\approx 0{,}4196\)
  5. Aufgabe 5
    \(a = 1,\) \(b = 4,\) \(c = 3,\) \(d = 6\text{. } P(\)diese Tafel\()\text{?}\)
    \(P \approx\)
    \(P = \tfrac{\binom{5}{1} \binom{9}{3}}{\binom{14}{4}}\) \(= \tfrac{5 \cdot 84}{1001}\) \(\approx 0{,}4196\)
  6. Aufgabe 6
    \(a = 7,\) \(b = 3,\) \(c = 4,\) \(d = 4\text{. } P(\)diese Tafel\()\text{?}\)
    \(P \approx\)
    \(P = \tfrac{\binom{10}{7} \binom{8}{4}}{\binom{18}{11}}\) \(= \tfrac{120 \cdot 70}{31824}\) \(\approx 0{,}264\)

Tippe Deine Lösung ein und klicke auf „Prüfen“ (oder drücke Enter). Brüche als 3/4, Dezimalzahlen mit Komma, mehrere Lösungen mit ; trennen, Potenzen als x^2, Wurzeln als sqrt(5). Punkte: 10 für richtig beim ersten Versuch, 6 nach einem Fehlversuch, 5 mit Tipp, 0 wenn Du Dir vorher die Lösung anschaust. Deine Punkte und Abzeichen siehst Du unter Mein Training.

Arbeitsblatt: Exakter Test nach Fisher

Eine volle DIN-A4-Seite Aufgaben mit Lösungsblatt zum Ausdrucken – bei jedem Klick neue Aufgaben. Klasse 13.

Schwierigkeit

Weiterlesen: Exakter Test nach Fisher, Hypergeometrische Verteilung bei Wikipedia

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