1，超几何分布检验常用来对venn图两个圈overlap的显著性进行检验，费歇尔精确检验常用来对2x2的列联表进行检验。

2，假设有如下的统计数据：

	smoke	non-smoke
lung cancer	10	6
normal	1	12

现在对其进行费歇尔精确检验，有两种提零假设的方法：
2.1 对比抽烟组和非抽烟组
H0：抽烟组得肺癌的概率p1和非抽烟组得肺癌的概率p2相同; H1: p1和p2不同（可以分为双侧检验p1 不等于 p2，或者单侧检验p1>p2 or p1<p2）。
其中p1=10/(10+1)，p2=6/(6+12)。

对于上述2x2表，穷尽所有可能为：

对每一种可能，根据超几何分布，可以计算概率为

P1=choose(16, 11)*choose(13,0)/choose(29, 11)=0.00013
P2=choose(16, 10)*choose(13,1)/choose(29, 11)=0.0030
P3=choose(16, 9)*choose(13,2)/choose(29, 11)=0.026
P4=choose(16, 8)*choose(13,3)/choose(29, 11)=0.11
P5=choose(16, 7)*choose(13,4)/choose(29, 11)=0.24
P6=choose(16, 6)*choose(13,5)/choose(29, 11)=0.30
P7=choose(16, 5)*choose(13,6)/choose(29, 11)=0.22
P8=choose(16, 4)*choose(13,7)/choose(29, 11)=0.090
P9=choose(16, 3)*choose(13,8)/choose(29, 11)=0.021
P10=choose(16, 2)*choose(13,9)/choose(29, 11)=0.0025
P11=choose(16, 1)*choose(13,10)/choose(29, 11)=0.00013
p12=choose(16, 0)*choose(13,11)/choose(29, 11)=2.25e-06

很明显对于我们的数据，处在P2的位置，
2.11 则对于双侧检验（H1为$p1\ne p2$），
p-value=2*(P1+P2)=0.00626
2.12 对于单侧检验（H1为$p1<p2$），
p-value=P2+P3+…+P12=0.99987
2.13 对于单侧检验（H1为$p1>p2$），
p-value=P1+P2=0.00313

2.2 对比肺癌患者和正常人
H0：肺癌患者中抽烟的概率p1和正常人抽烟的概率p2相同; H1: p1和p2不同（可以分为双侧检验p1 不等于 p2，或者单侧检验p1>p2 or p1<p2）。
其中p1=10/(10+6)，p2=1/(1+12)。

此时数据服从的超几何分布和2.1中一样，
2.21 则对于双侧检验（H1为$p1\ne p2$），
p-value=2*(P1+P2)=0.00626
2.22 对于单侧检验（H1为$p1>p2$），
p-value=P1+P2=0.00313
2.12 对于单侧检验（H1为$p1<p2$），
p-value=P2+P3+…+P12=0.99987

用R语言对上述结果的计算命令为

fisher.test(matrix(c(10,1,6,12),nrow=2))Fisher's Exact Test for Count Datadata:  matrix(c(10, 1, 6, 12), nrow = 2)
p-value = 0.00575
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:1.820063 932.303503
sample estimates:
odds ratio 17.83676

可以看出R的计算结果跟我们并不一样，这是因为R的零假设和备择假设跟我们不一样，R的H0和H1分别为

H0: true odds ratio is equal to 1;
H1: true odds ratio is not equal to 1.
它的详细计算过程见：R的stats包中fisher.test()计算过程详解。

3，用超几何分布检验对上述结果进行检验

3.1 设总共有29个人，其中11个吸烟者，18个非吸烟者，现从中随机抽取16个样本（在此实验中对应着肺癌病人），有10个是吸烟者，这样的事件是否显著？用venn图表示为

（左边的圈为抽样出来的16个样本，可以分为两类：吸烟者和非吸烟者）

用R语言计算：
p-value=phyper(10-1, 11, 18, 16, lower.tail=F)=0.003135274
可以看出此结果跟我们在2中手动算出来的结果相同，为单侧检验。

3.2 设总共有29个人，其中16个癌症患者，13个正常人，现从中随机选出11个人（对应着所有抽烟的人），有10个是癌症患者，这样的事件是否显著？用venn图表示为

（左边的圈为抽样出来的11个样本，可以分为两类：癌症患者和非癌症患者）

p-value=phyper(10-1, 16, 13, 11, lower.tail=F)=0.003135274

结果与上述都相符。

4，fisher exact test只能用在count数据上，不能用在ratio数据上。