如何解读2x3列联表Fisher检验的post-hoc检验及多重比较结果

检验结果解读说明 #

整体逻辑铺垫 #

你做的是2行（患病/未患病）×3列（轻/中/重）的列联表分析，整体Fisher检验得到显著p值，仅能说明患病和未患病人群的疾病严重程度分布整体存在统计学差异，无法定位差异具体来自哪两个严重程度分层，事后多重比较就是用来解决这个问题的。

pairwise Fisher检验解读 #

你的pairwise Fisher检验本质是对3个严重程度分层做两两组合，每次排除剩余分层的样本，生成2（患病/未患病）×2（两个待比较的严重程度分层）的新列联表做Fisher检验，核心验证的是：患病和未患病人群在当前两个待比较的严重程度分层中的占比分布是否存在差异。

• 你提到的第一行如果标注的是轻度、中度对比，对应的就是排除重度样本后，检验两组人群的轻度、中度占比是否存在显著差异，和你猜测的逻辑一致。
• 输出结果优先看校正后的p值（一般列名为p.adj），小于预设的显著性阈值（通常为0.05）即可认为两组在该两个分层的分布存在显著差异。

fisher.multcomp检验解读 #

fisher.multcomp的底层逻辑和pairwise Fisher检验完全一致，差异仅在输出形式：

• 如果输出是两两对比的p值列表，解读逻辑和上面的pairwise检验完全相同
• 如果输出是字母标记结果，标注相同字母的严重程度分层代表组间无显著差异，标注不同字母的分层代表组间存在显著差异

注意事项 #

目前常用的R包（如RVAideMemoire）的fisher多重比较默认对列水平做两两对比，正好匹配你把严重程度作为列的列联表结构，不会出现对比维度错位的问题，只需要按上述逻辑对应对比组即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Julia L