在统计分析中，R语言提供了多种方法来比较率或构成比。其中卡方检验（chi squared test）是用于两个率或两个构成比之间比较的常用工具。

四格表资料的卡方检验主要关注的是两个分类变量之间是否存在关联。对于四格表数据，我们可以通过xtabs函数来提取行列表格数据。例如，当检验性别与死亡之间的关系时，可以直接使用chisq.test函数进行卡方检验。在数据符号符合卡方检验要求下，p值通常小于0.05，表明性别与死亡之间存在显著关联。

为了处理小样本问题，卡方检验有时会使用校正卡方检验（Yates's correction for continuity）。例如，当年龄与死亡之间的关联进行检验时，若样本量足够大但存在某些条件限制，可使用校正卡方检验。

当四格表数据完全符合条件时，可直接使用卡方检验进行分析。但如果数据不符，特别是当存在1≤T＜5的格子超过1/5或有小于1的频数，使用Fisher确切概率法更为合适。通过fisher.test函数，我们能更准确地处理这类数据。

对于配对四格表资料，如两种不同检测方法的阳性/阴性结果对比，我们可以应用McNemar检验。这类检验通常在样本对角线格子（B+C）小于40时进行校正。

列联表卡方检验适用于多分类变量之间关系的分析。若数据不符合应用条件，可通过增加样本量、列合并等手段来改进，或考虑使用Fisher确切概率法。该方法尤其适用于样本量较小且数据分布不均匀的情况。

通过上述方法，我们能够灵活地在R语言中比较不同率或构成比，并根据数据特点选择最合适的统计检验方法。具体操作中，可参考相关文献和R语言的帮助文档，以确保分析结果的准确性和可靠性。