R中Fisher精确检验列联表格式疑问：是否需对称？

核心结论 #

选项2是正确的列联表格式，选项1的合并方式完全错误，会直接导致检验结果失真。

原因解释 #

Fisher精确检验的核心是依赖真实的交叉观测频数：

• 列联表的行和列分别对应两个变量（或同一变量的两个独立观测维度）的不同水平，每个单元格的数值必须严格对应「行水平+列水平」这个特定组合的实际出现次数。
• [1,2]和[2,1]是两种完全不同的观测结果：前者是行变量取1、列变量取2的次数，后者是行变量取2、列变量取1的次数，二者属于不同的样本组合，绝对不能混淆合并。
• 选项1错误地将1次[1,2]和4次[2,1]的频数都填为5到两个交叉单元格，相当于伪造了数据分布，这也是为什么它的检验结果和选项2差异巨大——因为它输入的根本不是真实的观测数据。

R中的验证逻辑 #

在R中使用fisher.test()时，输入的矩阵必须是原始观测的频数统计：

# 选项2的正确矩阵示例（完整对应题中数据）
correct_table <- matrix(c(0,4,0,6,1,5,
                          1,1,0,9,0,4,
                          0,0,0,0,0,1,
                          12,6,2,23,15,18,
                          0,1,0,10,5,4,
                          2,5,0,9,3,6), 
                        nrow=6, byrow=TRUE,
                        dimnames=list(c("1","2","3","4","5","7"), 
                                      c("1","2","3","4","5","7")))
# 执行Fisher精确检验
fisher.test(correct_table)

这个矩阵严格对应每个组合的真实计数，得出的检验结果才具备统计可信度。而选项1的矩阵是对原始数据的错误编码，其显著结果没有任何实际意义。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者craszer