Прежде чем выяснять причины и механизмы отклонений в каждом конкретном случае следует ответить на вопрос, действительно ли имеет место такое отклонение от ожидаемого за Менделем распределения признаков.

Ведь отсутствие соответствия между ожидаемым и реальным соотношением фенотипов может быть вызвана просто случайными отклонениями. Проиллюстрируем это на простом примере подбрасывания монеток с последующим падением орлом или решкой. Понятно, что вероятность падения на орла / решку составляет 1/2, т.е. ожидаемое соотношение падений равна 1: 1. Конкретно на 10 подбрасываний должно быть примерно 5 падений на орла и 5? на решку. Ключевым в предыдущем предложении слово "примерно"? чем больше будет подбрасываний, тем ближе к ожидаемому будет результат. Через случайные отклонения обычно (в чем можно легко убедиться) наблюдаются соотношения типа 3?? 7 падений на орла и 7? 3 на решку (а 7: 3 = 2,333:1, что существенно отличается от теоретически ожидаемого соотношения).

Итак, случайные отклонения могут приводить к разнице между теоретически ожидаемого расщепления и такими, которые наблюдаются в опыте. Чем больше размер выборки, тем меньше будут такие отклонения. Если экспериментальные данные отличаются от теоретически ожидаемых только за счет случайных отклонений, говорят, что оправдывается нулевая гипотеза. В противном случае необходимо предложить другое объяснение расщеплением, которые наблюдаются, а значит, предложить другую гипотезу. После определения числа степеней свободы необходимо интерпретировать значение ?2 относительно вероятности (1? Г) того, что отклонение от ожидаемого распределения статистически значимыми (не случайными),? действительности, именно такая задача зачастую стоит перед исследователем. Величина р зависит от значения ?2 и числа степеней свободы? обычно р устанавливают, используя специальные таблицы или графики. На рис. 3.3 приведены в графической форме табличные значения зависимости р от ?2 для различных значений числа степеней свободы. Если, например, провести вертикальную линию с точки 1,333 на оси абсцисс до пересечения с графиком для m = 1, то можно оценить, что в нашем примере р ? 0,27.

Полученную величину р сравнивают с определенным уровнем значимости ?, который задает приемлемую для данного случая вероятность ложного признания гипотезы неверна: если р> ?, нулевую гипотезу принимают; если р ? ?,? отвергают, признавая отклонения, наблюдаемые статистически значимыми. Обычно в биологических исследованиях используют ? = 0,05. То есть, если р ? 0,05, то с вероятностью ? 0,95 (так называемая доверительная вероятность 1? ?) отклонения, наблюдаемые признаются статистически значимыми, для всех остальных значений р берется нулевая гипотеза. Итак, в нашем примере нулевая гипотеза оправдывается. В предыдущем простом примере с подбрасыванием монеты (также одна степень свободы) при семи выпадениях орла и трех? решки ?2 = 1,6 и р ? 0,2?? нулевая гипотеза (в справедливости которого в данном случае никто не сомневается) также оправдывается.


Загрузка...
Яндекс.Метрика Google+