안녕하세요. 

제 데이터를 관찰하던 중 궁금한 점이 생겼습니다. 

------------|당뇨병환자|건강인

A변이 (무)|.....0 ......|...0

A변이 (유)|.....10.....|...10

이런 경우 Fisher's exact test 를 통해 결과물은 얻을 수 있습니다만 (아래 R 코드와 결과물)

말이 안되는 분석이 아닌가 싶습니다. 

> fisher.test(matrix(c(0, 0, 10, 10), nrow = 2, byrow = TRUE))      

	Fisher's Exact Test for Count Data

data:  matrix(c(0, 0, 10, 10), nrow = 2, byrow = TRUE)
p-value = 1
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
   0 Inf
sample estimates:
odds ratio 

그렇게 생각한 이유는 다음과 같습니다. 

우선, Fisher exact test는 두개의 "범주형" 변수에 대해 독립성을 검정하는 것인데

제 데이터의 설명변수(A변이 관련)는 한개의 Item으로 구성되어있습니다 (A변이 유).

이런 설명변수를 범주형 자료라고 부를수있을까요? 

만약 설명변수라고 할 수 없다면 Fisher exact test도 할 수 없는것이 맞나요? 

항상 감사합니다.