R中的Fisher检验

假设我们有以下数据集：

                Men    Women    
Dieting         10      30
Non-dieting     5       60

如果我在R中运行Fisher精确测试，那么alternative = greater（或更少）意味着什么？例如：

mat = matrix(c(10,5,30,60), 2,2)
fisher.test(mat, alternative="greater")

我得到的p-value = 0.01588和odds ratio = 3.943534。另外，当我像这样翻转列联表的行时：

mat = matrix(c(5,10,60,30), 2, 2)
fisher.test(mat, alternative="greater")

然后我得到p-value = 0.9967和odds ratio = 0.2535796。但是，当我在没有备用参数（即fisher.test(mat)）的情况下运行两个列联表时，我得到了p-value = 0.02063。

1. 你能告诉我原因吗？
2. 此外，在上述情况下，原假设和替代假设是什么？

3. 我可以在像这样的列联表上运行fisher测试：

   mat = matrix(c(5000,10000,69999,39999), 2, 2)

PS：我不是统计学家。我正在尝试学习统计信息，以便您的帮助（用简单的英语回答）将受到高度赞赏。

greater（或less）指将零假设p1=p2与替代p1>p2（或p1<p2）进行比较的单面测试。相反，双向检验将原假设与p1不等于 的备选方案进行比较p2。

对于您的表，样本中男性节食者的比例为1/4 = 0.25（40个中的10个）。另一方面，样本中男性非节食者的比例为1/13或（65个中的5个）等于0.077。因此，的估算p1值为0.25，而的估算p2值为0.077。因此看来 p1>p2。

这就是为什么对于单面替代而言p1>p2，p值为0.01588。（小的p值表示原假设不太可能，而替代假设很可能。）

当选择其他方法时，p1<p2我们会看到您的数据表明差异在错误的（或无法预料的）方向上。

这就是为什么在这种情况下p值是如此之高的0.9967。对于双面选择，p值应比双面选择高p1>p2。实际上，它的p值等于0.02063。