其计算依据来自于H二事件相互独立的假设和独立事件交事件的乘法定理。即 Ey=nx P(A,)xP(B,) R C =n×()×(→) R, C:/n ③独立性测验的接受备择假设与x2>x2相联系,与适合性测验相类似,也是x2分 布的右尾一尾测验。 ④由于独立性测验资料的两边缘总和均受到总和n的限制,故其每一向分类性状的 自由度均为其分类数减1。因此,独立性x2测验的自由度为两向分类自由度之乘积。即 v=(r-1)(c-1) 三、次数资料假设测验的连续性矫正 x2分布是连续性变数的分布,而次数资料属间断性变数资料,研究表明,当测验 资料的自由度等于1时,算得的x2值将有所偏大,因此应予以矫正,统计上称为连续 性矫正。既然次数资料连续性矫正的条件是自由度等于1,则仅有两种情况须作连续性 矫正,即适合性测验时资料分类数为二,独立性测验时两向分类数均为二的次数资料。 矫正的x2测验计算公式为 (-E-)2 适合性测验例 〔例6.3)以纯种的紫花豌豆与白花豌豆杂交,杂种F2代得到289株,其中紫花208 株,白花81株,试测验该结果是否符合3:1的理论比率? 表64豌豆花色遗传规律的适合性测验 表现型 实测株数(O) 里论株数 216.75 ①假设HoF2代紫花性状与白花性状分离符合3:1的遗传规律:对HA二性状分离 不符合3:1的比率。 ②显著水平 x=0.054 其计算依据来自于 HO 二事件相互独立的假设和独立事件交事件的乘法定理。即 R C n n C n R n E n P A P B i j j i ij i j / ( ) ( ) ( ) ( ) = =   =   ③独立性测验的接受备择假设与 2  > 2   相联系，与适合性测验相类似，也是 2  分 布的右尾一尾测验。 ④由于独立性测验资料的两边缘总和均受到总和 n 的限制，故其每一向分类性状的 自由度均为其分类数减 1。因此，独立性 2  测验的自由度为两向分类自由度之乘积。即  = (r −1)(c −1) 三、次数资料假设测验的连续性矫正 2  分布是连续性变数的分布，而次数资料属间断性变数资料，研究表明，当测验 资料的自由度等于 1 时，算得的 2  值将有所偏大，因此应予以矫正，统计上称为连续 性矫正。既然次数资料连续性矫正的条件是自由度等于 1，则仅有两种情况须作连续性 矫正，即适合性测验时资料分类数为二，独立性测验时两向分类数均为二的次数资料。 矫正的 2  测验计算公式为 = − − = k i i i i C E O E 1 2 2 ) 2 1 (  （6.2） 适合性测验例 〔例 6.3〕以纯种的紫花豌豆与白花豌豆杂交，杂种 F2 代得到 289 株，其中紫花 208 株，白花 81 株，试测验该结果是否符合 3:1 的理论比率？ 表 6.4 豌豆花色遗传规律的适合性测验 表现型 紫 花 白 花 总 数 实测株数（O） 理论株数（E） 208 216.75 81 72.25 289 289 ①假设 HO:F2 代紫花性状与白花性状分离符合 3:1 的遗传规律；对 HA:二性状分离 不符合 3:1 的比率。 ②显著水平  =0.05