Prueba de chi cuadrado con 0 valores esperados

Mi tabla de contingencia:

         heterozygous homozygous.minor homozygous.major
observed    2                 0               3
expected    0                 0               5

La población esperada está compuesta solo por el genotipo AA, pero en la población observada observamos 2 genotipos AB. Para calcular el Chi-sq para esto, ¿ignoraría los dos casos donde el esperado = 0? Entonces yo haría:

$(3-5)^2/5=0.8$

chi-squared crysis405
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Si lo esperado es realmente cero y lo observado no es cero, el valor de chi-cuadrado sería infinito. Así es como debería ser: estás observando algo que según el modelo es imposible, por lo que debería rechazarse automáticamente. Quizás debería decir más sobre cómo se obtuvieron los valores esperados.

Glen_b -Reinstala a Monica el

Si sería infinito o 1.6 depende de si los valores esperados son 0 porque son imposibles o por alguna otra razón. Estoy de acuerdo con tu última oración.

Peter Flom

@PeterFlom Me refería a la celda más a la izquierda, que tiene una contribución a una estadística de .

χ^{2}

$\chi^2$

(2 - 0)^{2} / 0 = 4 / 0

$(2-0)^2/0 = 4/0$

Glen_b: reinstala a Mónica el

El quid aquí sigue siendo cómo se calcularon las frecuencias esperadas. De lo contrario, toda la evidencia indica que ha sucedido algo supuestamente imposible. Hay una opción de cómo informar esto: es posible que desee decir que la hipótesis debe ser rechazada, o que desee decir que la prueba simplemente no es aplicable, lo que quizás sea más probable.

Nick Cox

Sí, ustedes tienen razón. Los dos heterocigotos son errores mendelianos que lo hacen imposible.

crysis405

Respuestas:

Solo ignoraría los 0 si hay alguna razón (no estadística) para hacerlo; pero incluirlo solo cambiaría los grados de libertad ya que (0-0) es, por supuesto, 0. Sin embargo, no estoy seguro de que quieras chi-cuadrado aquí en absoluto. Dependería de por qué esperabas solo el genotipo AA.

Si no desea chi-cuadrado, sería

$\frac{(2-0)^2}{0} + \frac{(3-5)^2}{5} = \infty$

Peter Flom
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La aproximación ChiSquare no es válida cuando los recuentos de células son pequeños. Pruebe una prueba exacta de Fisher, utilizando una distribución de probabilidad multinomial.

Wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%27s_exact_test

RL Rogers
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