示例（预设）
选择示例后，将填写输入内容并立即显示结果。
描述
—
输入
输入方式
观测值（AA/Aa/aa）
自由度 (df)
仅当选择 df=2（p 固定）时使用。
p 规格（仅预期频率）
此模式不计算 χ2 检验（p 值）。
等位基因数 (A, a)
此模式不计算 χ2 检验（p 值）。
高级（显示/图形）
粘贴/CSV（可选）
它还支持粘贴 TSV/CSV （例如AA Aa aa）。粘贴后，它将反映在输入字段中。
结果
N（总数）
—
p（A）
—
q（一）
—
MAF（参考）
—
χ²
—
df
—
p 值
—
判断（展示用）
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霍布斯（观察异种）
—
Hep（预期异质）
—
F（参考）
—
—
*这是一个统计计算工具，不用于医学判断。
图
观察与期望
残差
*残差仅在观测值模式下显示（高级→“显示残差”）。
表（O/E/贡献）
| 基因型 | 观察到（O） | 预期（E） | OE | (O−E)²/E | 残差 |
|---|
如何使用/计算
- 输入 AA/Aa/aa（也可以使用示例）。
- 选择自由度（默认为 df=1）和显着性水平（用于显示）。
- 显示 p、q、预期频率、χ2、p 值。
等位基因频率：p = (2·AA + Aa)/(2N), q = 1 − p
预期频率 (HWE)：E(AA)=p²N, E(Aa)=2pqN, E(aa)=q²N
χ²：Σ (O−E)²/E（AA、Aa、aa 之和）
如果预期频率很小，χ2 检验可能会给出较差的近似值。使用前请检查警告显示。
常见问题
什么是哈迪-温伯格平衡 (HWE)？
这个想法是，对于 2 个等位基因 (A/a)，在某些假设下，等位基因频率 p 和 q 的基因型频率将为 p² (AA)、2pq (Aa)、q² (aa)。
你如何计算p和q？
根据观察到的 AA/Aa/aa，计算 p = (2*AA + Aa)/(2N)，q = 1 - p。
为什么 χ2 检验的自由度 (df) 通常等于 1？
由于p是根据观测值估计的，因此df=1一般用于三分类（AA/Aa/aa）（也可以选择df=2作为高级选项）。
如果预期频率较小，则会出现警告。我应该怎么办？
如果预期频率很小，χ2 检验可能会给出粗略的近似值。请检查样本数量和范围，或考虑精确测试（此工具中未实现）。
小 p 值 = 不一定均衡，对吗？
p值是“偏差大小”的度量。建议您不要仅根据结果做出结论，因为这会根据样本大小、总体假设、数据收集方法等而有所不同。
与孟德尔分离比的 χ2 检验有什么区别？
两种方法的相似之处在于比较观察结果和预期，但 HWE 的独特之处在于它根据等位基因频率 p 和 q 创建预期频率。请根据用途使用。
该工具的计算结果是否发送到外部？
未发送。计算在浏览器内完成。