1.6
Mendel은 자주색 꽃과 같은 우성 형질과 흰 꽃과 같은 열성 형질을 가진 개체 사이의 단일잡종 교배의 표현형 비율은 대립유전자가 독립적으로 분류된다면 약 3:1이 될 것이라고 가정했습니다.
Mendel의 3:1 예측과 같이 데이터가 특정 비율에 맞을 것이라는 가정이 있을 때 귀무 가설이 성립됩니다. 귀무 가설은 기대값과 관측된 값 사이에 실제 차이가 없으며 명백한 차이는 모두 우연에 의한 것이라고 가정합니다.
20 개의 키가 큰 식물과 20 개의 짧은 식물 사이의 단일 하이브리드 교배를 고려하십시오. 이 교배의 F2 세대는 33 개의 키가 큰 식물과 7 개의 짧은 식물을 생산합니다. 이 값은 관찰된 값입니다.
귀무 가설을 검정하기 위해 카이-제곱 분석을 수행할 수 있습니다. 먼저 phenotype, observed value 및 expected value의 세 개의 열이 있는 테이블을 만듭니다. 표현형과 관찰된 값은 이미 알려져 있지만 예상 값을 계산해야 합니다.
관찰된 총 식물 수를 총 예상 식물 수와 나누어 예상 값을 계산합니다(즉, 3 더하기 1은 4와 같습니다). 따라서 40을 4로 나누면 10입니다.
10은 예상되는 3 대 1 빈도의 "1"을 나타냅니다. 그러므로, 열성 "짧은" 유전자를 가진 식물이 10개 있다.
이제 10에 3을 곱하여 예상되는 3:1 빈도의 "3"을 구합니다. 따라서 우세한 "키가 큰" 유전자를 가진 30개의 식물이 있습니다.
각 행에서 관측값과 기대값 간의 차이를 계산하고 결과를 제곱합니다.
그런 다음 이 값을 각 행의 예상 값으로 나누고 모두 더하여 카이 제곱 값인 1.2를 얻습니다.
통계량의최종 계산에서 달라질 수 있는 값의 수로 정의되는 자유도도 계산해야 합니다. 이 공식을 사용하여 자유도를 구하며, 여기서 n은 클래스 수이거나 이 경우 표현형입니다. 여기에는 하나의 자유도가 있습니다.
카이 제곱 값과 자유도를 사용하여 확률 차트에서 결과를 얻습니다. 여기서 1.2는 1.07과 1.64 사이에 있습니다. 이에 대한 p-값은 0.30과 0.20으로, 0.05보다 큽니다. 따라서 귀무 가설은 기각되지 않으며, 이는 식물 높이에 대한 대립유전자가 독립적으로 분류되어 있음을 나타냅니다.
카이제곱 검정은 통계적 가설 검정입니다. 기대값과 관측값 사이에 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 유전학의 맥락에서 관찰된 값이 예상된 값에서 얼마나 벗어나는지에 따라 가설을 수락하거나 거부할 수 있습니다.
카이제곱 검정은 1990년 피어슨이 개발했습니다…