Test du chi carré avec 0 valeurs attendues

Ma table de contingence:

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

La population attendue est composée uniquement de génotype AA, mais dans la population observée, nous observons 2 génotypes AB. Pour calculer le chi carré pour cela, est-ce que j'ignorerais simplement les deux cas où l'attendu = 0? Je ferais donc:

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

chi-squared

— crysis405
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Si l'attendu est en fait nul et que l'observé n'est pas nul, la valeur du khi carré serait l'infini. C'est comme cela devrait être: vous observez quelque chose qui, selon le modèle, est impossible, il devrait donc automatiquement rejeter. Vous devriez peut-être en dire plus sur la façon dont les valeurs attendues ont été obtenues.

— Glen_b -Reinstate Monica

Que ce soit l'infini ou 1,6 dépend du fait que les valeurs attendues soient 0 parce qu'elles sont impossibles ou pour une autre raison. Je suis d'accord avec votre dernière phrase.

— Peter Flom

@PeterFlom Je faisais référence à la cellule la plus à gauche, qui a une contribution à une statistique de .

χ^{2}

$\chi^2$

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

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

— Glen_b -Reinstate Monica

Le nœud ici reste la façon dont les fréquences attendues ont été calculées. Sinon, toutes les preuves indiquent qu'une chose soi-disant impossible s'est produite. Il existe un choix de la façon de signaler cela: vous voudrez peut-être dire que l'hypothèse doit être rejetée, ou vous pouvez dire que le test n'est tout simplement pas applicable, ce qui est peut-être plus probable.

— Nick Cox

Oui, vous avez raison. Les deux hétérozygotes sont des erreurs mendéliennes qui le rendent impossible.

— crysis405

Vous ne pouvez ignorer les 0 que s'il y a une raison (pas statistique) de le faire; mais l'inclure ne changerait que les degrés de liberté puisque (0-0) est, bien sûr, 0. Cependant, je ne suis pas sûr que vous vouliez du chi carré ici. Cela dépendrait de la raison pour laquelle vous ne vous attendiez qu'à un génotype AA.

Si vous ne voulez chi carré, il serait

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

— Peter Flom
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L'approximation ChiSquare n'est pas valide lorsque le nombre de cellules est faible. Essayez le test exact de Fisher, en utilisant une distribution de probabilité multinomiale.

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

— RL Rogers
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