Hardy-Weinberg 平衡（定律）计算：预期频率/χ2

示例（预设）

选择示例后，将填写输入内容并立即显示结果。

图

*残差仅在观测值模式下显示（高级→“显示残差”）。

表（O/E/贡献）

如何使用/计算

1. 输入 AA/Aa/aa（也可以使用示例）。
2. 选择自由度（默认为 df=1）和显着性水平（用于显示）。
3. 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。

根据你已有的数据选择输入模式

• 有 观测基因型计数（AA/Aa/aa） 时，用这个模式查看 χ² 和 p 值。
• 只想根据假定等位基因频率和样本量得到期望频率时，用 指定 p。
• 数据源只有等位基因总数而不是完整基因型计数时，用 等位基因数量。

把 `df=1` 视为常规默认值，因为大多数场景下 p 来自同一样本的估计。只有在 p 独立于样本预先设定时，才考虑 `df=2`。

常见问题

什么是哈迪-温伯格平衡 (HWE)？

对两个等位基因（A 和 a）来说，哈迪-温伯格平衡把等位基因频率 p、q 与期望基因型频率 p²（AA）、2pq（Aa）、q²（aa）联系起来，前提是模型假设大致成立。

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）通常取 1？

因为常见流程里 p 是由同一样本中的观测值估计出来的，所以 AA/Aa/aa 三分类通常应使用 df=1。只有在 p 独立于样本、提前固定时，才考虑 df=2。

如果期望计数很小并出现警告，该怎么办？

当期望计数过小，χ² 只是比较粗略的近似。先检查样本量和类别是否过于不平衡，再根据需要考虑更精确的检验方法。

p 值很小，并不等于一定“不平衡”，对吗？

对。p 值只是衡量偏离模型的程度，不能脱离样本量、群体结构、模型假设和数据质量单独解释。

它和孟德尔分离比 χ² 检验有什么区别？

两者都比较观察值和期望值，但 HWE 的期望值来自同一样本估计出的 p 和 q；孟德尔分离比检验则来自预先设定的遗传模型。要根据研究设计选择工具。

该工具的计算结果是否发送到外部？

不会。计算都在浏览器本地完成。

相关工具

• 孟德尔分离比 χ2 检验计算器
  当期望计数来自遗传分离模型，而不是样本内估计的 p 和 q 时，用这个工具更合适。
• Punnett Square一代（1基因/2基因）
  适合先快速查看杂交结果的期望比例，再决定是否继续做平衡检验。
• 遗传漂浮模拟器（Wright–Fisher）
  当问题转向遗传漂变和多代等位基因频率变化时，改用这个模拟器。