Fisher确切概率法是一种统计方法，用于检验两个或多个分类变量之间的相关性。这种方法的应用条件包括：
1. 样本数据必须具有等比例原则。这意味着每个类别的数据在样本中应均匀分布，以提高统计检验的准确性。
2. 必须满足条件独立性原则。这意味着在统计分析中，所考虑的变量之间应该是相互独立的，以确保统计结果的可靠性。
3. 样本数据的变量之间必须相互独立。如果变量之间存在相关性，那么Fisher确切概率法的应用可能会产生偏差。
4. 样本数据的变量必须是二项分布中的参数。二项分布是一种概率分布，适用于描述只有两种可能结果的事件的概率分布情况，如成功和失败、是和否等。
5. 样本数据的变量之间必须满足一定的统计性质，如方差齐性和正态性等。这些性质可以提高统计检验的准确性和可靠性。
总的来说，Fisher确切概率法需要满足一系列的条件才能应用，如果条件不满足，可能会对结果产生偏差，因此在应用这种方法时，应确保符合所有的适用条件。
