基本10分以上的paper都要求有严格地统计分析，所以看起来才会professional。
本质就是两个离散变量的关联分析，还可以给出OR。
- 小样本就用Fisher's exact test for small cell sizes
- 大样本就用Chi-Square Test
首先画一个2X2的表格
| H1 | non-H1 | |
| H2 | a | b |
| non-H2 | c | d |
首先就可以算一个OR，就是比例的比例 = a * d / b *c = (a/b) / (c/d)，越接近1就越代表没有区别，即没有关联（两个变量随机）。
其次可以用R来算P-value
tmp.table <- matrix(data = c(66,76,7,197), byrow = F, nrow = 2)
colnames(tmp.table) <- c("core6", "others")
rownames(tmp.table) <- c("WES", "non-WES")
core6 others WES 66 7 non-WES 76 197
epitools::oddsratio(tmp.table, method = "wald")
结果：
$data A matrix: 3 × 3 of type dbl core6 others Total WES 66 7 73 non-WES 76 197 273 Total 142 204 346 $measure A matrix: 2 × 3 of type dbl estimate lower upper WES 1.00000 NA NA non-WES 24.43985 10.7338 55.64725 $p.value A matrix: 2 × 3 of type dbl midp.exact fisher.exact chi.square WES NA NA NA non-WES 0 5.143003e-23 4.732414e-22
参考：
Contingency analysis: R code for Chapter 9 examples