Modelo Lineal Generalizado
Test Exacto de Fisher
Cuando las muestras son peque˜nas sabemos que el test de χ2yG2no son bien
aproximados por la distribuci´on χ2y en consecuencia las conslusiones a las que lle-
gamos a partir de los p–valores calculados no son confiables.
En ese sentido, el Tests Exacto de Fisher es una soluci´on a este problema en el
caso de tablas de 2 ×2.
Consideremos el siguiente ejemplo: 13 individuos fueron operados de la rodilla.
Los pacientes fueron clasificados seg´un la dolencia en rodilla girada o rodilla directa
y seg´un el resultado de la operaci´on en muy bueno o aceptable. La siguiente tabla
muestra los resultados obtenidos.
Resultado ni+
Rodilla Muy Bueno Aceptable
Directa 325
Girada 718
n+j10 3 13
Table 1: Datos de Operaci´on de Rodilla
Para estos datos, tenemos que el valor observado del odds ratio es
θ=3×1
2×7=0.2143
Si conoci´eramos los valores marginales, es claro que el valor de la primera casilla
(podr´ıa ser cualquiera de ellas) determina los valores de los otros 3 casilleros:
Resultado ni+
Rodilla Muy Bueno Aceptable
Directa 3 5
Girada 8
n+j10 3 13
Table 2: Datos de Operaci´on de Rodilla
Si en realidad θ= 1, tendr´ıamos que la probabilidad de observar un valor n11 en
la casilla (1,1) estar´a dada por la distribuci´on multinomial:
P(n11)= n1+
n11 ! n2+
n+1 −n11 !
n++
n+1 !
1
