如何避免 R 中 fisher.test 工作区错误

Question

我正在对大量列联表进行费舍尔精确检验，并为生物信息学问题保存p值。其中一些列联表很大，因此我已经尽可能地增加了工作区域的大小；但是当我运行下面的代码时，我会得到一个错误：

result <- fisher.test(data,workspace=2e9)
LDSTP is too small for this problem. Try increasing the size of the workspace.

如果我增加工作区的大小，会出现另一个错误：

result <- fisher.test(data,workspace=2e10)
cannot allocate memory block of size 134217728Tb

现在我可以模拟p值：

result <- fisher.test(data, simulate.p.value = TRUE, B = 1e5)

但是我担心在某些情况下我的P值可能非常小，因此我需要大量的模拟才能得到准确的结果。

因此我的问题是，是否有办法事先检查一个列联表是否过于复杂而无法精确计算？在这些情况下，我可以使用大量的模拟，例如B=1e10。或者至少跳过那些带有“NA”值的表格，以便我的工作可以顺利完成？

- nak3c

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更好地描述数据。 - IRTFM

每个测试的数据都是一个nx2的矩阵，其中整数范围从0到约300。矩阵的大小因测试而异：2x2、10x2、20x2等。我可以尝试猜测哪些矩阵会导致错误（如较大的矩阵），并估计这些矩阵的pval，但理想情况下应该有更简洁的解决方案。 - nak3c

Answer 1

也许您可以使用tryCatch来获取所需的行为，当fisher.test失败时？也许可以尝试这样做：

tryCatchFisher<-function(...){
    tryCatch(fisher.test(...)$p.value,
    error = function(e) {'too big'})
    }

- Łukasz Deryło