Fisher概率法和卡方检验都是常见的统计方法，用于检验样本数据与理论假设之间是否存在显著差异。两者之间的主要区别如下：
1. 原理和目的：Fisher概率法是一种计算概率的方法，用于确定在给定的样本数据下，观察到的差异是否仅由概率因素引起。卡方检验是一种判断样本观察频数与理论预期频数之间的拟合程度的方法。两者的目的略有不同，Fisher概率法是用于研究差异的统计学意义，而卡方检验是用于检验数据拟合程度。
2. 假设条件：Fisher概率法假设样本数据的概率分布为多项分布，且可以确定理论期望频数。卡方检验的假设条件包括：样本数据是随机抽取的、样本数据的观察频数满足一定的要求、样本数据的观察频数与理论预期频数之间的差异服从一定的概率分布。
3. 计算方法：Fisher概率法主要通过计算概率来确定观察到的差异的显著性，可以通过计算p值来进行显著性检验。卡方检验则是基于卡方统计量的计算，通过计算观察频数与理论频数之间的差异来判断数据的显著性。
4. 适用范围：Fisher概率法在样本数据较小或样本数据离散的情况下效果较好。卡方检验对于样本数据较大或样本数据连续的情况下更加适用。
综上所述，Fisher概率法和卡方检验在原理、目的、假设条件、计算方法和适用范围等方面都存在一定的差异，研究者可以根据自身研究的具体问题和数据特点来选择适用的统计方法。
