Descripción: La Prueba Exacta de Fisher es una técnica estadística utilizada para determinar la significancia de la asociación entre dos variables categóricas en una tabla de contingencia. A diferencia de otras pruebas estadísticas, como la prueba chi-cuadrado, que requieren un tamaño de muestra suficientemente grande para ser válidas, la Prueba Exacta de Fisher es especialmente útil en situaciones donde las frecuencias esperadas son bajas. Esta prueba calcula la probabilidad de observar una distribución de datos tan extrema como la que se ha observado, bajo la hipótesis nula de que no hay asociación entre las variables. Su enfoque se basa en el principio de combinatoria, lo que permite obtener resultados precisos sin depender de aproximaciones. La Prueba Exacta de Fisher es particularmente valorada en campos como la biología, la medicina y las ciencias sociales, donde los datos pueden ser escasos o desiguales. Su capacidad para manejar tablas de contingencia de 2×2 la convierte en una herramienta esencial para investigadores que buscan establecer relaciones significativas entre variables categóricas, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones informadas en estudios empíricos.
Historia: La Prueba Exacta de Fisher fue desarrollada por el estadístico británico Ronald A. Fisher en 1922. Fisher introdujo esta prueba en su trabajo sobre la inferencia estadística, buscando una manera de analizar datos categóricos en experimentos donde las muestras eran pequeñas. Su enfoque innovador se basó en la teoría de probabilidades y combinatoria, lo que permitió calcular exactamente las probabilidades de las distribuciones observadas. Desde su introducción, la prueba ha evolucionado y se ha convertido en una herramienta fundamental en la estadística aplicada, especialmente en estudios biomédicos y de ciencias sociales.
Usos: La Prueba Exacta de Fisher se utiliza principalmente en estudios donde se analizan dos variables categóricas, especialmente en situaciones con muestras pequeñas o cuando las frecuencias esperadas son bajas. Es común en investigaciones médicas para evaluar la efectividad de tratamientos, en estudios epidemiológicos para analizar la relación entre factores de riesgo y enfermedades, y en ciencias sociales para investigar la asociación entre variables demográficas. Su capacidad para proporcionar resultados precisos la hace indispensable en la investigación científica.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de la Prueba Exacta de Fisher podría ser un estudio que evalúa la relación entre el tratamiento con un nuevo medicamento y la recuperación de pacientes con una enfermedad específica. Si se tiene un grupo de 20 pacientes, donde 10 recibieron el medicamento y 10 un placebo, y se observa que 8 de los 10 pacientes tratados se recuperaron frente a 2 de los 10 que recibieron el placebo, la prueba puede determinar si esta diferencia es estadísticamente significativa. Otro ejemplo podría ser un análisis de la preferencia de un grupo de consumidores entre dos marcas de un producto, donde las respuestas se categorizan como ‘favorito’ o ‘no favorito’.
