fisher.test（）中的错误：FEXACT错误40。超出工作区。
我有两列数据，观测值16173。当我在R中执行fisher.test时，无论我调整了多大的工作空间，它总是显示错误消息，指出空间不足。我的问题是：费舍尔测试可以处理这样的样本量吗？我可以使用卡方检验作为替代选择吗？
部分数据如下所示：
A B
[1,] 0 0
[2,] 0.02873563 0
[3,] 0 0
[4,] 0.10185185 0.10666667
[5,] 0.05714286 0
[6,] 0.25925926 0
[7,] 0.02727273 0
[8,] 0.125 0
[9,] 0 0.04
[10,] 0.14876033 0
[11,] 0.61344538 0.2
[12,] 0.24852071 0.01234568
[13,] 0.20491803 0.03703704
[14,] 0.20472441 0
[15,] 0.09375 0
[16,] 0.29661017 0
[17,] 0.15254237 0.07228916
[18,] 0.03278689 0
[19,] 0.04891304 0
[20,] 0.58378378 0.05194805
谢谢。
答案 0 :(得分：-1)
Fisher测试只能用于非常小的样本，因为它的计算量很大。您应该使用卡方检验。
编辑：我并没有太在意，所以我犯了一些错误。数据似乎是数字数据，这意味着Fisher / Chi-square检验不合适，因为这些检验只能与分类变量一起使用。 t检验可能更合适。
此外，确实可以将Fisher检验用于大型样本，其计算限制基于表大小（类别数），并且对于大型样本也有效。尽管对于足够大的样本，卡方检验可以很好地近似这些结果（前提是可以满足细胞计数）。