使用tbl_summary无法获取p值，出现FEXACT error 501报错

问题原因 #

• Fisher精确检验默认的精确计算逻辑依赖组合数运算，当列联表单元格计数过大（或样本量极大）时，所需计算的数值会超出R能表示的最大整数范围，触发FEXACT error 501。
• 直接运行fisher.test()也报错，说明核心问题是检验方法与数据规模不匹配，和gtsummary包本身无关。

解决方法 #

方法1：在gtsummary中启用Fisher检验的模拟p值 #

利用报错提示提到的simulate.p.value=TRUE参数，通过模拟抽样计算p值，避开精确计算的整数溢出问题：

df %>% 
  select(SEX, HPV_VACCINATION_STATUS) %>%
  tbl_summary(by = HPV_VACCINATION_STATUS, missing = "no") %>%
  add_p(
    test = list(SEX ~ "fisher.test"),
    test.args = list(SEX ~ list(simulate.p.value = TRUE, B = 10000)) # B为模拟次数，数值越大结果越稳定
  ) %>%
  bold_p(t = 0.01) %>%
  bold_labels()

方法2：改用卡方检验（大样本推荐） #

如果你的数据是大样本，且列联表中大部分单元格的期望频数≥5，卡方检验结果足够可靠，可直接替换Fisher检验：

df %>% 
  select(SEX, HPV_VACCINATION_STATUS) %>%
  tbl_summary(by = HPV_VACCINATION_STATUS, missing = "no") %>%
  add_p(test = list(SEX ~ "chisq.test")) %>%
  bold_p(t = 0.01) %>%
  bold_labels()

方法3：手动计算p值后加入表格（备选） #

若前两种方法不适用，可先手动计算p值，再通过add_stat()将结果插入表格：

# 手动计算模拟Fisher检验的p值
p_val <- fisher.test(df$SEX, df$HPV_VACCINATION_STATUS, simulate.p.value = TRUE, B = 10000)$p.value

# 插入表格
df %>% 
  select(SEX, HPV_VACCINATION_STATUS) %>%
  tbl_summary(by = HPV_VACCINATION_STATUS, missing = "no") %>%
  add_stat(
    fns = list(SEX ~ ~sprintf("p = %.4f", p_val))
  ) %>%
  bold_p(t = 0.01) %>%
  bold_labels()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user23369058