它给出了警告，因为许多预期值将非常小，因此 p 的近似值可能不正确。

在R您可以chisq.test(a, simulate.p.value = TRUE)使用模拟 p 值。

但是，由于小区大小如此之小，所有估计都将很差。使用卡方或逻辑回归测试通过与失败（删除“未显示”）可能会很好。事实上，由于通过/失败等级是一个因变量很明显，逻辑回归可能会更好。

问题是检验统计量分布的卡方近似依赖于大致正态分布的计数。如果许多预期计数非常小，则近似值可能很差。

请注意，列联表中独立性的卡方统计量的实际分布是​​离散的，而不是连续的。

noshow 类别将是造成问题的重要因素；要考虑的一件事是合并 noshow 和失败。您仍然会收到警告，但它不会对结果产生太大影响，并且分布应该非常合理（在给出警告之前应用的规则过于严格）。

但无论如何，如果您愿意以边际为条件（就像您在运行 Fisher 精确检验时所做的那样），您可以在 R 中非常轻松地处理该问题；将simulate.p.value参数设置为TRUE; 那么您不依赖于检验统计量分布的卡方近似值。

对于如此小的计数，您可以使用 Fisher 精确检验：

> fisher.test(a)

        Fisher's Exact Test for Count Data

data:  a 
p-value = 0.02618
alternative hypothesis: two.sided 

请参阅Pearson 卡方检验文章的“假设”部分。

简而言之，当表格中任何单元格中的计数小于 5 时，其中一个假设被打破。我认为这就是错误消息所指的内容。在链接的文章中，您还可以找到有关可以应用的更正的信息。