Qu'est-ce que test de fisher ?

Le test de Fisher est une technique statistique qui permet de déterminer si deux ensembles de données sont significativement différents les uns des autres. Il a été développé par le statisticien britannique Ronald Fisher et est utilisé dans de nombreux domaines, y compris la biologie, la médecine et les sciences sociales.

Le test de Fisher compare deux ensembles de données en examinant la probabilité que les différences observées entre les ensembles soient dues au hasard. La probabilité est évaluée en calculant une « valeur p », qui représente la probabilité que les différences observées entre les ensembles puissent être reproduites par le hasard. Si la valeur p est inférieure à un seuil prédéterminé (généralement 0,05), on considère que les ensembles de données sont significativement différents.

Le test de Fisher est couramment utilisé pour comparer des groupes de patients ou de sujets dans les essais cliniques, pour étudier les différences entre les populations animales dans la recherche biologique, ou pour étudier les différences entre les groupes sociaux dans les sciences sociales. C'est une technique statistique fiable et précieuse pour la recherche scientifique.