将 Fisher 精确检验应用于大于 2x2 的表的唯一问题是计算变得更加困难。2x2 版本是唯一一个甚至可以手动进行的版本，因此我怀疑 Fisher 是否曾想象过在更大的表中进行测试，因为计算将超出他的想象。

尽管如此，该测试可以应用于任何 mxn 表，并且包括 Stata 和 SPSS 在内的一些软件提供了该工具。即便如此，计算通常使用蒙特卡洛方法进行近似。

是的，如果预期的细胞计数很小，最好使用精确检验，因为在这种情况下卡方检验不再是一个很好的近似值。

MathWorld 中的这个页面 解释了计算是如何工作的。它指出可以通过多种方式定义测试：

为了计算检验的 P 值，这些表必须按照一些衡量相关性的标准进行排序，并且那些表示与观察到的表的独立性偏差相等或更大的表是其概率相加的表。有多种标准可用于衡量依赖性。

我找不到其他文章或文本来解释如何使用大于 2x2 的表来完成此操作。

该计算器 计算精确的 Fisher 检验，用于具有 2 列和最多 5 行的表。它使用的标准是每个表的超几何概率。总体 P 值是具有相同边际总数的所有表的超几何概率之和，其概率小于或等于根据实际数据计算的概率。

如果您正在寻找其他方法来使用更大的列联表来计算 Fisher 精确检验，这里有一个用于2x3 列联表的 Fisher 精确检验的在线计算器。此外，这里有一个用于3x3 contingency tables，一个用于2x4 contingency tables。

是的，如果预期的细胞计数很小，如果可能的话，最好使用 Fisher 精确检验而不是卡方检验。

为了在 SPSS 中获得 Fisher"s Exact Test，请使用 Crosstabs 中的 Statistics = Exact 选项。为更大的表格计算 Exact Tedt 的方法至少从 1960 年代就已经存在。如今，现代微处理器的速度使计算时间变得无关紧要。确实，运行精确测试非常容易，因此不要过于广泛地使用它很重要。