1、超几何分布检验本质：是对venn图两个圈overlap的显著性进行检验设总共有29个人，其中11个吸烟者，18个非吸烟者，现从中随机抽取16个样本（在此实验中对应着肺癌病人），有10个是吸烟者，这样的事件是否显著？用venn图表示为：

用R语言计算：

可以看出此结果跟我们在2中手动算出来的结果相同，为单侧检验。

工厂生产了N个零件，其中有M个零件是次品，在一次抽样调查中随机抽取n个零件，其中有m个零件是次品，问这次的抽样检查是否合格？也就是要通过抽样调查判断样本是否服从整体的分布。该抽样方法服从超几何分布，利用R中自带的phyper函数可以计算出p-value，这个p-value代表了抽样服从整体的可能性。

计算出来的p-value需要进行FDR矫正，经过矫正后的FDR值如果小于0.05则否认原假设，认为抽样不符合整体，抽样结果不合格。

有135个肺癌患者，已知这些患者的临床表征（性别、年龄、是否吸烟等），在计算中发现了EGFR基因在队列中显著突变，现在想知道某个临床表征（比如吸烟）对EGFR基因的突变有没有显著的影响？

类比零件抽样调查的问题，我们需要找到队列总人数135，队列中含有EGFR突变的总人数90，队列中吸烟的人数70，吸烟人群中含有EGFR突变的人数54，然后利用phyper函数进行计算：

参考：

phyper函数计算的显著性到底是什么？_viancheng的博客-CSDN博客_phyper计算公式

超几何分布检验（hypergeometric test）以及R中实现