我想评估从四分之一数据到下一个数据的拒绝申请和例外情况的比例差异。我的样本量一般不小（几百到几千），但比例可能在 1% 以下到 60% 之间，具体取决于具体的数据集。由于两个比较的比例不同，使用任何一个测试似乎都会产生相似的 p 值。但是，如果比例相对接近，则 z 检验和 Fisher 检验 p 值的差异更大。总体而言，任一测试下的显着性都趋于一致。基于我的数据和任何隐含的假设，在这种情况下是否更合适的测试？

我目前的研究似乎表明，Fisher 精确检验总是更好，因为它是精确检验，而 z 检验是渐近检验。这个对吗？如果是这种情况，为什么任何具有适当计算能力的人都会对 Fisher 精确检验的比例进行 z 检验？