Contoh (yang telah ditetapkan)
Setelah Anda memilih contoh, input akan terisi dan hasilnya akan langsung muncul.
masukan
Nilai yang diamati (AA/Aa/aa)
Hanya digunakan bila df=2 (p tetap) dipilih.
spesifikasi p (hanya frekuensi yang diharapkan)
Mode ini tidak menghitung uji χ² (nilai p).
Jumlah alel (A, a)
Mode ini tidak menghitung uji χ² (nilai p).
Lanjutan (tampilan/grafik)
Tempel / CSV (opsional)
Ini juga mendukung penempelan TSV/CSV (mis.AA Aa aa). Setelah ditempel, itu akan tercermin di kolom input.
hasil
—
*Ini adalah alat perhitungan statistik dan tidak dimaksudkan untuk penilaian medis.
grafik
*Sisa hanya ditampilkan dalam mode nilai yang diamati (Lanjutan → "Tampilkan sisa").
Tabel (O/E/Kontribusi)
| genotipe | diamati（O） | diharapkan（E） | HAI−E | (O−E)²/E | sisa |
|---|
Cara menggunakan/menghitung
- Masukkan AA/Aa/aa (bisa juga menggunakan contoh).
- Pilih derajat kebebasan (default adalah df=1) dan tingkat signifikansi (untuk tampilan).
- p,q, frekuensi yang diharapkan, χ², nilai p ditampilkan.
frekuensi alel：p = (2·AA + Aa)/(2N), q = 1 − p
Frekuensi yang diharapkan (HWE)：E(AA)=p²N, E(Aa)=2pqN, E(aa)=q²N
χ²: Σ (O−E)²/E (jumlah dari AA, Aa, aa)
Jika frekuensi yang diharapkan kecil, uji χ² mungkin memberikan perkiraan yang buruk. Silakan periksa tampilan peringatan sebelum digunakan.
Pilih mode input berdasarkan data yang sudah Anda miliki
- Gunakan Nilai teramati (AA/Aa/aa) saat Anda memiliki hitungan genotipe dan ingin melihat χ² serta nilai p.
- Gunakan Tentukan p saat Anda hanya ingin frekuensi yang diharapkan dari frekuensi alel asumsi dan ukuran sampel.
- Gunakan Jumlah alel saat sumber data memberi total alel, bukan hitungan genotipe lengkap.
Anggap pilihan `df=1` sebagai default untuk kasus umum saat p diestimasi dari sampel yang sama. Gunakan `df=2` hanya untuk skenario lanjutan ketika p ditetapkan secara terpisah.
Pertanyaan yang sering diajukan (FAQ)
Apa yang dimaksud dengan keseimbangan Hardy-Weinberg (HWE)?
Untuk dua alel (A dan a), keseimbangan Hardy-Weinberg menghubungkan frekuensi alel p dan q dengan frekuensi genotipe yang diharapkan p² (AA), 2pq (Aa), dan q² (aa) selama asumsi model masih masuk akal.
Bagaimana cara menghitung p dan q?
Dari pengamatan AA/Aa/aa, hitung p = (2*AA + Aa)/(2N), q = 1 - p.
Mengapa derajat kebebasan (df) uji χ² sering kali sama dengan 1?
Karena p biasanya diestimasi dari sampel teramati yang sama, df=1 umumnya menjadi pilihan yang tepat untuk hitungan AA/Aa/aa. Gunakan df=2 hanya untuk kasus lanjutan saat p ditetapkan secara independen dari sampel.
Peringatan muncul jika frekuensi yang diharapkan kecil. Apa yang harus saya lakukan?
Jika frekuensi yang diharapkan kecil, χ² menjadi pendekatan yang lebih rapuh. Periksa ukuran sampel dan keseimbangan kategori, lalu pertimbangkan uji eksak bila itu diperlukan oleh alur kerja Anda.
Nilai p yang kecil = belum tentu setimbang, bukan?
Nilai p mengukur seberapa besar deviasi terhadap model. Nilai itu tidak cukup sendirian; interpretasi tetap bergantung pada ukuran sampel, struktur populasi, asumsi, dan mutu data.
Apa perbedaannya dengan uji χ² untuk rasio pemisahan Mendel?
Keduanya sama-sama membandingkan observasi dengan ekspektasi, tetapi HWE membangun ekspektasi dari p dan q yang diestimasi dari sampel yang sama. Gunakan uji rasio Mendel bila ekspektasi berasal dari model pewarisan yang sudah ditetapkan.
Apakah penghitungan dari alat ini dikirim secara eksternal?
Tidak. Semua perhitungan selesai di dalam browser.
Alat terkait
- Kalkulator uji rasio pemisahan Mendel χ²Gunakan ini saat jumlah yang diharapkan berasal dari model pewarisan, bukan dari p dan q yang diestimasi dari sampel.
- Generasi Punnett Square (1 gen/2 gen)Cocok untuk melihat hasil persilangan yang diharapkan sebelum beralih ke uji keseimbangan.
- Simulator mengambang genetik (Wright–Fisher)Buka ini bila fokus Anda adalah drift genetik dan perubahan frekuensi alel antar generasi.