Login
Равновесие Харди-Вайнберга
NEW 08.08.11 11:50
in Antwort fuedor2003 07.08.11 23:55, Zuletzt geändert 08.08.11 13:42 (alisaxarms)
Так, подождите, где у меня пробел? В чем же разница? Вот цитата из Википедии:
Да, правда, про Verteilung здесь речи не было.
Нуль-гипотеза (Н0) в данном примере, по идее должна звучать так: распределение генотипов по ХВ(Харди-Вайнберг) нарушено (это же "негативная", так сказать, гипотеза)
Н1, соответственно, должна утверждать, что распределение генотипов по ХВ НЕ НАРУШЕНО
И все-таки:ЗАЧЕМ нужно было проверять (или доказывать/oповергать) нулевую гипотезу равновесия Харди-Вайнберга в этом примере с помощью 2-х, на мой слабый ум, можно сказать, идентичных тестов??? Для бОльшей достоверности?
В ответ на:
Der p-Wert ist ein Wert zwischen Null und Eins, bestimmt durch die gezogene Stichprobe. Er deutet an, wie glaubhaft es ist, ein solches Stichprobenergebnis zu erhalten, wenn die Nullhypothese wahr ist und damit umgekehrt, wie glaubhaft die Nullhypothese bei Erhalt dieses Stichprobenergebnisses ist. Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, unter Gültigkeit der Nullhypothese das erhaltene Ergebnis oder ein extremeres zu erhalten.
Der p-Wert ist ein Wert zwischen Null und Eins, bestimmt durch die gezogene Stichprobe. Er deutet an, wie glaubhaft es ist, ein solches Stichprobenergebnis zu erhalten, wenn die Nullhypothese wahr ist und damit umgekehrt, wie glaubhaft die Nullhypothese bei Erhalt dieses Stichprobenergebnisses ist. Der p-Wert ist die Wahrscheinlichkeit, unter Gültigkeit der Nullhypothese das erhaltene Ergebnis oder ein extremeres zu erhalten.
Да, правда, про Verteilung здесь речи не было.
Нуль-гипотеза (Н0) в данном примере, по идее должна звучать так: распределение генотипов по ХВ(Харди-Вайнберг) нарушено (это же "негативная", так сказать, гипотеза)
Н1, соответственно, должна утверждать, что распределение генотипов по ХВ НЕ НАРУШЕНО
И все-таки:ЗАЧЕМ нужно было проверять (или доказывать/oповергать) нулевую гипотезу равновесия Харди-Вайнберга в этом примере с помощью 2-х, на мой слабый ум, можно сказать, идентичных тестов??? Для бОльшей достоверности?
NEW 08.08.11 11:54
Знаете, самое смешное, что я поначалу примерно на это и надеялась. Но, как стало очевидно из этого диалога, я ошиблась. Все-таки хотелось бы разобраться.
Этот форум называется-таки "Хочу все знать", а не "Халява, сэр", например.
Я-то сначала проверяла ее работу, исходя из того, что частота аллелей Аи С -это конечный результат всех ее трудов, и проверяла по
оттуда и эта формула χ²=(n(ad-bc)²)/(a+b)*(a+c)*(c+d)*(b+d) (для Vierfeledertafel) , и у меня получилось 0,266 ?!?!? А заступорило меня на том моменте, что я не знала, к чему же отнести полученную сумму,( т.е.-а что же я там такое насчитала)
Вы же рассчитывали по Verteilungstest,т.к. рассчитывали, чтобы оповергнуть или подтвердить гипотезу о нарушении ХВ-равновесия в распределении генотипов АА, СС и АС, отдельно у здоровых и у больных, где у и вас получилось чиквадрат для больных 0,616. Это более или менее понятно, здесь мнения о том, что ошибка в рассчетах скорее всего в работе фрау Вишке, единогласны (моя личная теория, что ХВ она рассчитывала по формулам, а хиквадрат и р "взяла" из SPSS, чего-нибудь не учтя), значит, с хиквадратом все понятно. Осталось p-wert или p-value.
http://gen-p.ru/proverka-zakona-xardi-vajnberga.html
in Antwort alisaxarms 08.08.11 11:50, Zuletzt geändert 08.08.11 18:44 (alisaxarms)
В ответ на:
зачем Вам это надо?
знайте только, что есть хи-квадрат тест
знайте, как его применить, в какую формулу какие цифры подставить и какое заключение сделать из результата
и не нужны Вам гипотезы, вероятностные пространства и распределения
зачем Вам это надо?
знайте только, что есть хи-квадрат тест
знайте, как его применить, в какую формулу какие цифры подставить и какое заключение сделать из результата
и не нужны Вам гипотезы, вероятностные пространства и распределения
Знаете, самое смешное, что я поначалу примерно на это и надеялась. Но, как стало очевидно из этого диалога, я ошиблась. Все-таки хотелось бы разобраться.
Этот форум называется-таки "Хочу все знать", а не "Халява, сэр", например.
В ответ на:
Mit dem Chi-Quadrat-Test (χ2-Test) untersucht man Verteilungseigenschaften einer statistischen Grundgesamtheit.
Man unterscheidet vor allem die folgenden Tests:
Verteilungstest oder Anpassungstest: Hier wird geprüft, ob vorliegende Daten auf eine bestimmte Weise verteilt sind.
Unabhängigkeitstest: Hier wird geprüft, ob zwei Merkmale stochastisch unabhängig sind.
Homogenitätstest: Hier wird geprüft, ob zwei oder mehr Stichproben derselben Verteilung bzw. einer homogenen Grundgesamtheit entstammen.
Vierfeldertest als Spezialfall des Chi-Quadrat-Tests für (2x2)-Kontingenztabellen.
Mit dem Chi-Quadrat-Test (χ2-Test) untersucht man Verteilungseigenschaften einer statistischen Grundgesamtheit.
Man unterscheidet vor allem die folgenden Tests:
Verteilungstest oder Anpassungstest: Hier wird geprüft, ob vorliegende Daten auf eine bestimmte Weise verteilt sind.
Unabhängigkeitstest: Hier wird geprüft, ob zwei Merkmale stochastisch unabhängig sind.
Homogenitätstest: Hier wird geprüft, ob zwei oder mehr Stichproben derselben Verteilung bzw. einer homogenen Grundgesamtheit entstammen.
Vierfeldertest als Spezialfall des Chi-Quadrat-Tests für (2x2)-Kontingenztabellen.
Я-то сначала проверяла ее работу, исходя из того, что частота аллелей Аи С -это конечный результат всех ее трудов, и проверяла по
В ответ на:
Vierfeldertest als Spezialfall des Chi-Quadrat-Tests für (2x2)-Kontingenztabellen.
Vierfeldertest als Spezialfall des Chi-Quadrat-Tests für (2x2)-Kontingenztabellen.
оттуда и эта формула χ²=(n(ad-bc)²)/(a+b)*(a+c)*(c+d)*(b+d) (для Vierfeledertafel) , и у меня получилось 0,266 ?!?!? А заступорило меня на том моменте, что я не знала, к чему же отнести полученную сумму,( т.е.-а что же я там такое насчитала)
Вы же рассчитывали по Verteilungstest,т.к. рассчитывали, чтобы оповергнуть или подтвердить гипотезу о нарушении ХВ-равновесия в распределении генотипов АА, СС и АС, отдельно у здоровых и у больных, где у и вас получилось чиквадрат для больных 0,616. Это более или менее понятно, здесь мнения о том, что ошибка в рассчетах скорее всего в работе фрау Вишке, единогласны (моя личная теория, что ХВ она рассчитывала по формулам, а хиквадрат и р "взяла" из SPSS, чего-нибудь не учтя), значит, с хиквадратом все понятно. Осталось p-wert или p-value.
http://gen-p.ru/proverka-zakona-xardi-vajnberga.html
08.08.11 15:18
in Antwort alisaxarms 08.08.11 11:54
На одном немецком форуме наткнулась на интересную фразу:
Значит, он относится к хиквадрат???
webcache.googleusercontent.com/search?q=cache%3AMP8qQQwYwJwJ%3Astatistik-...
В ответ на:
die p-Werte der Chi2 - oder T-Verteilung bekommt man auch sehr schön (bzw. schöner und einfacher) mit EXCEL hin: Einfach CHIVERT(x;df) oder TVERT(x;df;2) eingeben, wobei die "2" für zweiseitig gilt (bei einseitig halt "1" eingeben)
die p-Werte der Chi2 - oder T-Verteilung bekommt man auch sehr schön (bzw. schöner und einfacher) mit EXCEL hin: Einfach CHIVERT(x;df) oder TVERT(x;df;2) eingeben, wobei die "2" für zweiseitig gilt (bei einseitig halt "1" eingeben)
Значит, он относится к хиквадрат???
webcache.googleusercontent.com/search?q=cache%3AMP8qQQwYwJwJ%3Astatistik-...
NEW 08.08.11 15:43
in Antwort alisaxarms 08.08.11 15:18, Zuletzt geändert 08.08.11 15:47 (alisaxarms)
Дорогие и уважаемые участники форума! Все те, кого я успела достать за последние пару дней!
Выражаю вам мою бесконечную признательность! Вы меня вывели из творческого ступора! Ю-хуу, ich komme weiter со своим диссером! Мои цыфирьки, как сказал fuedor, наконец-то стали приобретать для меня человеческое лицо!
Happy end
Выражаю вам мою бесконечную признательность! Вы меня вывели из творческого ступора! Ю-хуу, ich komme weiter со своим диссером! Мои цыфирьки, как сказал fuedor, наконец-то стали приобретать для меня человеческое лицо!
Happy end
NEW 08.08.11 22:44
Наоборот, нулевая гипотеза гласит, что равновесие не нарушено.
Тест один, p-value однозначно следует из хи-квадрата. Правда при столь низком N (или нулевых значениях как в других таблицах) не мешало бы применить точный тест Фишера.
in Antwort alisaxarms 08.08.11 11:50
В ответ на:
Нуль-гипотеза (Н0) в данном примере, по идее должна звучать так: распределение генотипов по ХВ(Харди-Вайнберг) нарушено (это же "негативная", так сказать, гипотеза)
Н1, соответственно, должна утверждать, что распределение генотипов по ХВ НЕ НАРУШЕНО
Нуль-гипотеза (Н0) в данном примере, по идее должна звучать так: распределение генотипов по ХВ(Харди-Вайнберг) нарушено (это же "негативная", так сказать, гипотеза)
Н1, соответственно, должна утверждать, что распределение генотипов по ХВ НЕ НАРУШЕНО
Наоборот, нулевая гипотеза гласит, что равновесие не нарушено.
В ответ на:
И все-таки:ЗАЧЕМ нужно было проверять (или доказывать/oповергать) нулевую гипотезу равновесия Харди-Вайнберга в этом примере с помощью 2-х, на мой слабый ум, можно сказать, идентичных тестов??? Для бОльшей достоверности?
И все-таки:ЗАЧЕМ нужно было проверять (или доказывать/oповергать) нулевую гипотезу равновесия Харди-Вайнберга в этом примере с помощью 2-х, на мой слабый ум, можно сказать, идентичных тестов??? Для бОльшей достоверности?
Тест один, p-value однозначно следует из хи-квадрата. Правда при столь низком N (или нулевых значениях как в других таблицах) не мешало бы применить точный тест Фишера.
NEW 09.08.11 23:44
in Antwort femidav 08.08.11 22:44, Zuletzt geändert 09.08.11 23:46 (alisaxarms)
Это только в этом примере он низкий, а у меня 400 человек в студии. Пример был выбран из-за того, что показался мне простым. Фишер-это если <100. Спасибо, вы мне здорово помогли. Сижу теперь, грызу
NEW 14.08.11 21:59
in Antwort alisaxarms 09.08.11 23:44
Ха!
Вот что ответили мне генетики на одном русском форуме. Может, это более прояснит картину в конкретном случае.
Кстати, эти мистериозные результаты фрау Вишке мне-таки не дают покоя. Я даже в СПСС таблицу сделала с ее цыфирьками-все равно не сходится. Я уже и в
генотип-калькуляторе попробовала,-все равно никак! Ее результаты "нереплицирабельные"...
Генотип-калькулятор для любопытных:
http://www.oege.org/software/hardy-weinberg.shtml
Вот что ответили мне генетики на одном русском форуме. Может, это более прояснит картину в конкретном случае.
В ответ на:
Вы в трех соснах запутались. Закон Харди-Вайнберга - просто закон случайного скрещивания, когда ожидаемые частоты по генотипам распределяются на p^2,2pq,q^2.
Для проверки на соответствие закону берете наблюдаемые три численности генотипов из первой таблицы и три численности ожидаемых, которые расчитываются из частот аллелей. По этим двум рядам из трех элементов считаете хи-квадрат. Уровень достоверности отклонения от равновесия ХВ т.е. вероятность p берется из таблицы хи-квадрат или считается в Excel. Отклонение от ХВ само по себе про болезни ничего не скажет.
А таблицы, те которые contingency, понятие немного другое. Если есть например две группы пациентов - больные и контроль, и есть два или более признаков, например мужчина/женщина, или три генотипа, contigency тестом проверяется связано ли одно с другим. Например отличаются ли распределения генотипов у больных и в контроле.
В вашем случае contingency test можно провести, расчитав хи-квадрат по трем частотам генотипов, наблюдаемых у больных и в контроле. А ожидаемые частоты здесь не нужны.
Кстати формула хи-квадрат у вас дана в виде частного случая, для таблицы 2 на 2, а в Харди Вайнберге таблица 3 на 2. Посмотрите формулу более общую.
Пересчитывать не буду - не барское это дело.
А хи-квадратов в ваших табличках дано 2, в нижней таблице, очевидно там же даны уровни достоверноти.
Вы в трех соснах запутались. Закон Харди-Вайнберга - просто закон случайного скрещивания, когда ожидаемые частоты по генотипам распределяются на p^2,2pq,q^2.
Для проверки на соответствие закону берете наблюдаемые три численности генотипов из первой таблицы и три численности ожидаемых, которые расчитываются из частот аллелей. По этим двум рядам из трех элементов считаете хи-квадрат. Уровень достоверности отклонения от равновесия ХВ т.е. вероятность p берется из таблицы хи-квадрат или считается в Excel. Отклонение от ХВ само по себе про болезни ничего не скажет.
А таблицы, те которые contingency, понятие немного другое. Если есть например две группы пациентов - больные и контроль, и есть два или более признаков, например мужчина/женщина, или три генотипа, contigency тестом проверяется связано ли одно с другим. Например отличаются ли распределения генотипов у больных и в контроле.
В вашем случае contingency test можно провести, расчитав хи-квадрат по трем частотам генотипов, наблюдаемых у больных и в контроле. А ожидаемые частоты здесь не нужны.
Кстати формула хи-квадрат у вас дана в виде частного случая, для таблицы 2 на 2, а в Харди Вайнберге таблица 3 на 2. Посмотрите формулу более общую.
Пересчитывать не буду - не барское это дело.
А хи-квадратов в ваших табличках дано 2, в нижней таблице, очевидно там же даны уровни достоверноти.
Кстати, эти мистериозные результаты фрау Вишке мне-таки не дают покоя. Я даже в СПСС таблицу сделала с ее цыфирьками-все равно не сходится. Я уже и в
генотип-калькуляторе попробовала,-все равно никак! Ее результаты "нереплицирабельные"...
Генотип-калькулятор для любопытных:
http://www.oege.org/software/hardy-weinberg.shtml
NEW 15.08.11 00:00
бред какой-то
уровень достоверности ≠ вероятность р
что бы это не было, оно не берётся из таблицы
у хи-квадрата вообще нет таблицы
посоветовал бы Вам обратиться на специализированные форумы
но прежде всего надо Вам понять, что вопрос, который Вы хотите для себя решить, не из области генетики, а из области матстатистики
туда и обращайтесь
in Antwort alisaxarms 14.08.11 21:59
В ответ на:
Уровень достоверности отклонения от равновесия ХВ т.е. вероятность p берется из таблицы хи-квадрат
Уровень достоверности отклонения от равновесия ХВ т.е. вероятность p берется из таблицы хи-квадрат
бред какой-то
уровень достоверности ≠ вероятность р
что бы это не было, оно не берётся из таблицы
у хи-квадрата вообще нет таблицы
посоветовал бы Вам обратиться на специализированные форумы
но прежде всего надо Вам понять, что вопрос, который Вы хотите для себя решить, не из области генетики, а из области матстатистики
туда и обращайтесь
NEW 15.08.11 02:14
А не проще просто спросить у фрау Вишке? http://www.ruppiner-kliniken.de/rkn.de/index.php?StoryID=88
Фантастическое по своей безграмотности предложение.
Ещё бы, на эту тему саму по себе можно диссертации писать...
Опять таки смесь правды с непониманием. Почему бы кстати Вам не почитать предложенную мной книгу? Там в 14-ой главе этот вопрос вполне доступно изложен. Ожидаемые значение для хи-квадрата нужны разумеется и в этом случае, но считаются они элементарно: берем табличку, перемножаем сумму столбца на сумму строки, делим на общую сумму - это ожидаемое значение ячейки. Далее элементарно подсчитываем хи-квадрат.
Например таблица
Путать p-value и уровни достоверности кстати очень типично для российских биологов... 9 и 12 главы данной книги.
in Antwort alisaxarms 14.08.11 21:59
В ответ на:
Кстати, эти мистериозные результаты фрау Вишке мне-таки не дают покоя. Я даже в СПСС таблицу сделала с ее цыфирьками-все равно не сходится. Я уже и в
генотип-калькуляторе попробовала,-все равно никак! Ее результаты "нереплицирабельные"...
Кстати, эти мистериозные результаты фрау Вишке мне-таки не дают покоя. Я даже в СПСС таблицу сделала с ее цыфирьками-все равно не сходится. Я уже и в
генотип-калькуляторе попробовала,-все равно никак! Ее результаты "нереплицирабельные"...
А не проще просто спросить у фрау Вишке? http://www.ruppiner-kliniken.de/rkn.de/index.php?StoryID=88
В ответ на:
Уровень достоверности отклонения от равновесия ХВ т.е. вероятность p берется из таблицы хи-квадрат или считается в Excel.
Уровень достоверности отклонения от равновесия ХВ т.е. вероятность p берется из таблицы хи-квадрат или считается в Excel.
Фантастическое по своей безграмотности предложение.
В ответ на:
Отклонение от ХВ само по себе про болезни ничего не скажет.
Отклонение от ХВ само по себе про болезни ничего не скажет.
Ещё бы, на эту тему саму по себе можно диссертации писать...
В ответ на:
В вашем случае contingency test можно провести, расчитав хи-квадрат по трем частотам генотипов, наблюдаемых у больных и в контроле. А ожидаемые частоты здесь не нужны.
Кстати формула хи-квадрат у вас дана в виде частного случая, для таблицы 2 на 2, а в Харди Вайнберге таблица 3 на 2. Посмотрите формулу более общую.
В вашем случае contingency test можно провести, расчитав хи-квадрат по трем частотам генотипов, наблюдаемых у больных и в контроле. А ожидаемые частоты здесь не нужны.
Кстати формула хи-квадрат у вас дана в виде частного случая, для таблицы 2 на 2, а в Харди Вайнберге таблица 3 на 2. Посмотрите формулу более общую.
Опять таки смесь правды с непониманием. Почему бы кстати Вам не почитать предложенную мной книгу? Там в 14-ой главе этот вопрос вполне доступно изложен. Ожидаемые значение для хи-квадрата нужны разумеется и в этом случае, но считаются они элементарно: берем табличку, перемножаем сумму столбца на сумму строки, делим на общую сумму - это ожидаемое значение ячейки. Далее элементарно подсчитываем хи-квадрат.
Например таблица
CC CA AA | Sum
HCM 28 30 5 | 63
Control 23 21 2 | 46
------------------------
Sum 51 51 7 | 109
дает нам следующие ожидаемые значения:
CC CA AA | Sum
HCM 29,5 29,5 4,05 | 63
Control 21,5 21,5 2,95 | 46
--------------------------------
Sum 51 51 7 | 109
из чего хи-квадрат дает значение 0,694 и p-value ~0,7.
В ответ на:
очевидно там же даны уровни достоверноти
очевидно там же даны уровни достоверноти
Путать p-value и уровни достоверности кстати очень типично для российских биологов... 9 и 12 главы данной книги.
NEW 15.08.11 12:12
Насколько я знаю, истории неизвестны такие прецеденты...
in Antwort femidav 15.08.11 02:14
В ответ на:
А не проще просто спросить у фрау Вишке?
А не проще просто спросить у фрау Вишке?
Насколько я знаю, истории неизвестны такие прецеденты...