1.6
اختبار مربع كاي هو اختبار الفرضية الإحصائية. يتم استخدامه للتحقق مما إذا كان هناك فرق كبير بين القيمة المتوقعة والقيمة المرصودة. وفي سياق علم الوراثة،…
افترض مندل أن نسبة النمط الظاهري للتهجين أحادي الهجين بين الأفراد ذوي السمة المهيمنة ، مثل الزهور الأرجوانية ، والسمة المتنحية ، مثل الزهور البيضاء ، ستكون حوالي ثلاثة إلى واحد بشرط أن تكون الأليلات متنوعة بشكل مستقل.
عندما يكون هناك افتراض بأن البيانات ستناسب نسبة معينة ، مثل تنبؤ مندل 3: 1 ، يتم إنشاء فرضية فارغة. تفترض الفرضية الصفرية أنه لا يوجد فرق حقيقي بين القيم المتوقعة والملحوظة وأن أي اختلافات ظاهرة ترجع إلى الصدفة.
ضع في اعتبارك تقاطعا أحادي الهجين بين عشرين نباتا طويلا وعشرين نباتا قصيرا. ينتج الجيل F2 من هذا الصليب 33 نباتا طويلا و 7 نباتات قصيرة. هذه هي القيمة المرصودة.
لاختبار الفرضية الصفرية ، يمكن إجراء تحليل مربع كاي. أولا ، قم بإنشاء جدول يحتوي على ثلاثة أعمدة: النمط الظاهري والقيمة المرصودة والقيمة المتوقعة. النمط الظاهري والقيم المرصودة معروفة بالفعل ، ولكن يجب حساب القيم المتوقعة.
احسب القيم المتوقعة بقسمة العدد الإجمالي للنباتات التي تمت ملاحظتها على العدد الإجمالي للنباتات المتوقعة - أي ثلاثة زائد واحد يساوي أربعة. إذن، الأربعون مقسوما على أربعة يساوي عشرة.
عشرة يمثل "واحد" من التردد المتوقع من ثلاثة إلى واحد. ومن ثم ، هناك عشرة نباتات ذات الجين "القصير" المتنحي.
الآن ، اضرب عشرة في ثلاثة للحصول على "ثلاثة" من التردد المتوقع من ثلاثة إلى واحد. وبالتالي ، هناك ثلاثون نباتا مع الجين "الطويل" السائد.
احسب الفرق بين القيمة المرصودة والمتوقعة في كل صف وقم بتربيع النتائج.
بعد ذلك ، اقسم هذه القيمة على القيمة المتوقعة في كل صف واجمعها جميعا معا للحصول على قيمة مربع كاي - 1.2.
يجب أيضا حساب درجة الحرية ، والتي يتم تعريفها على أنها عدد القيم التي يمكن أن تختلف في الحساب النهائي للإحصاء. احصل على درجة الحرية باستخدام هذه الصيغة ، حيث n هو عدد الفئات ، أو في هذه الحالة الأنماط الظاهرية. هنا ، هناك درجة واحدة من الحرية.
باستخدام قيمة كاي تربيع ودرجة الحرية ، احصل على النتيجة على مخطط الاحتمالات. هنا ، يقع 1.2 بين 1.07 و 1.64. القيم p لهاتين هي 0.30 و 0.20 ، وهي أكبر من 0.05. وبالتالي ، لا يتم رفض الفرضية الصفرية ، مما يشير إلى أن الأليلات لارتفاع النبات متنوعة بشكل مستقل.
View the full transcript and gain access to JoVE Core videos
Q1: What is the null hypothesis in chi-square analysis?
The null hypothesis assumes there is no real difference between expected and observed values, and any apparent differences are due to chance. In genetics, this hypothesis is tested using chi-square analysis to determine whether observed data significantly deviate from predicted Mendelian ratios or if variations occur randomly.
Q2: How do you calculate expected values in a chi-square test?
Divide the total number of observed individuals by the sum of the ratio parts to find the base unit. For a 3:1 ratio with 40 total plants, divide 40 by 4 to get 10. Multiply this base unit by each ratio component: 10 × 3 = 30 tall plants and 10 × 1 = 10 short plants as expected values.
Q3: What does the chi-squared value tell you about genetic data?
The chi-squared value measures how much observed data deviate from expected values. Calculate it by finding the squared difference between observed and expected values for each phenotype, then dividing by the expected value and summing all results. A larger chi-squared value indicates greater deviation from the expected ratio.
Q4: How is the degree of freedom determined in chi-square analysis?
Degree of freedom equals the number of phenotypic classes minus one. For a monohybrid cross with two phenotypes (tall and short), the degree of freedom is 2 - 1 = 1. This value represents how many values can vary in the final statistical calculation.
Q5: When do you reject the null hypothesis in a chi-square test?
Reject the null hypothesis when the p-value is less than 0.05, indicating statistically significant differences between observed and expected values. If the chi-squared value exceeds the critical value from the probability table at α = 0.05, the observed inheritance pattern does not follow the expected Mendelian ratio.
Q6: Why is chi-square analysis important for testing Mendelian inheritance?
Chi-square analysis determines whether observed genetic crosses follow predicted Mendelian ratios or if deviations are statistically significant. By comparing observed phenotypic frequencies to expected values, researchers can confirm whether alleles assort independently and validate genetic hypotheses about inheritance patterns and genetic variation.
Q7: What does a p-value greater than 0.05 mean in chi-square results?
A p-value greater than 0.05 means the null hypothesis is not rejected, indicating that observed differences from expected values are likely due to chance alone. This supports the conclusion that the genetic data are consistent with the predicted inheritance pattern, such as independent assortment of alleles.