As hipóteses são
A estatística de teste e a distribuição de amostragem são dadas por:
\chi^2 = \sum_{i=1}^k \frac{(n_i - n p_i)^2}{n p_i} \sim_{aprox} \chi^2_{k - p- 1}
onde k=3 classes e não existindo parâmetros a estimar
então p=0. Assim, a distribuição é caracterizada por df = 2 graus de liberdade.
As probabilidades esperadas das classes são, de acordo com o enunciado,
e sendo n= 100 o total de observações, então as frequências esperadas, caso H0 se verifique, são:
e_1=n \times 1/4=25;
e_2=n \times 1/2=50;
e_3=n \times 1/2=25.
A tabela resume os valores:
Genótipo |
Frequência observada |
Frequência esperada |
AA |
26 |
25 |
Aa |
44 |
50 |
aa |
30 |
25 |
O valor observado da estatística de teste é
\begin{split}\begin{eqnarray*}
\chi^2_{obs}
& = & \frac{ (26-25)^2}{25} + \frac{(44-50)^2}{50} + \\
& & +\frac{(30-25)^2}{25} \\
& = & 1.76
\end{eqnarray*}\end{split}
Usando a notação CDF, tem-se:
Conclusão: como o p-value é superior aos níveis usuais de
significância então não se rejeita H0, isto é, o
equilíbrio de Hardy-Weinberg é verificado para a situação no enunciado.
Para efetuar o teste com calculadora gráfica consulte teste de ajustamento de Pearson.