例題：

　「表 1 のようなクロス集計表に基づき，“甘いものが好きか嫌いか”と“虫歯の有無”の間に関連があるか検定しなさい。」

表 1．2 × 2 分割表

		虫歯
		あり	なし	合計
甘いもの	好き	13	4	17
	嫌い	6	14	20
	合計	19	18	37

R による解析：

> tbl3 <- matrix(c(13, 4, 6, 14), ncol=2, byrow=TRUE)

> tbl3
     [,1] [,2]
[1,]   13    4
[2,]    6   14

> # 両側検定
> fisher.test(tbl3)

	Fisher's Exact Test for Count Data

data:  tbl3 
p-value = 0.008138
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1 
95 percent confidence interval:
  1.440142 43.843385 
sample estimates:
odds ratio 
   7.11257 

> # 片側検定
> fisher.test(tbl3, alternative="g")

	Fisher's Exact Test for Count Data

data:  tbl3 
p-value = 0.005855
alternative hypothesis: true odds ratio is greater than 1 
95 percent confidence interval:
 1.770426      Inf 
sample estimates:
odds ratio 
   7.11257