errore di test di Fisher: LDSTP è troppo piccolo

Question

ingresso

NN <- c(359,32);JJ <- c(108,13);NNS <- c(103,15);VBN <- c(95,9);RB <- c(63,11);NNP <- c(56,0);VBG <- c(55,10);IN <- c(38,16);VB <- c(20,10);CD <- c(17,6);CC <- c(11,6);DT <- c(11,4);MD <- c(8,5);PRP4 <- c(8,1);PRP <- c(7,4);FW <- c(5,1);VBD <- c(5,3);RBR <- c(4,0);VBP <- c(4,1);VBZ <- c(4,3);WRB <- c(4,2);EX <- c(3,1);NNPS <- c(2,0);WDT <- c(2,3);WP <- c(2,1);PDT <- c(1,1);POS <- c(1,0);RBS <- c(1,0);TO <- c(1,1);UH <- c(0,1) 
Finaltable <- 
cbind(NN,JJ,NNS,VBN,RB,NNP,VBG,IN,VB,CD,CC,DT,MD,PRP4,PRP,FW,VBD,RBR,VBP,VBZ,WRB,EX,NNPS,WDT,WP,PDT,POS,RBS,TO,UH) 
rownames(Finaltable) <- c("tag1","tag2") 
Finaltable 

chisq.test(Finaltable) 


fisher.test(Finaltable) 

uscita

fisher.test(Finaltable) : FEXACT error 7. 
LDSTP is too small for this problem. 
Try increasing the size of the workspace. 

Come posso risolvere questo problema senza Modificazione i dati grezzi. C'è qualche test non parametrico per questo confronto?

Answer 1

Puoi provare ad aumentare l'argomento workspace dal suo valore predefinito, ma non so se riuscirai a renderlo abbastanza grande (ho rinunciato allo workspace=2e8, che ancora non funziona, ho finito memoria a workspace=2e9.) È anche possibile provare i valori p simulati, ad es. fisher.test(Finaltable,simulate.p.value=TRUE,B=1e7) (ad esempio), ma poiché il valore p è estremamente ridotto, avrai bisogno di un numero enorme di simulazioni (B) se vuoi fare di più del valore p, che sarà anche molto lento. (Per p è p<1e-7 è più che sufficiente, ma in alcuni contesti bioinformatici la gente vuole usare p come indice di forza del segnale e/o imporre massicci confronti a correzioni multiple. questi approcci, ma sono là fuori ...)