Sobre dados categóricos, discorra sobre o teste exato de Fisher e sobre a regressão logística

Os dados categóricos são aqueles que representam categorias ou grupos, como por exemplo, cor dos olhos, gênero, tipo sanguíneo, entre outros. Tanto o teste exato de Fisher quanto a regressão logística são técnicas estatísticas utilizadas para analisar dados categóricos. O teste exato de Fisher é um teste não paramétrico utilizado para avaliar a associação entre duas variáveis categóricas. Ele é utilizado quando as condições de aplicação do teste qui-quadrado não são atendidas, como por exemplo, quando o tamanho da amostra é pequeno ou quando há células com frequência esperada menor que 5. O teste exato de Fisher calcula a probabilidade de se obter uma tabela de contingência igual ou mais extrema do que a observada, sob a hipótese nula de independência entre as variáveis. Já a regressão logística é uma técnica estatística utilizada para modelar a relação entre uma variável categórica dependente e uma ou mais variáveis independentes, que podem ser categóricas ou contínuas. A regressão logística é utilizada para prever a probabilidade de ocorrência de um evento, como por exemplo, a probabilidade de um paciente ter uma doença com base em suas características clínicas. O modelo de regressão logística utiliza a função logística para transformar a variável dependente em uma escala contínua, permitindo a utilização de técnicas de regressão linear. Em resumo, o teste exato de Fisher é utilizado para avaliar a associação entre duas variáveis categóricas, enquanto a regressão logística é utilizada para modelar a relação entre uma variável categórica dependente e uma ou mais variáveis independentes.