根据观测样　本量和期望样本量计算的　2　χ　统计量为0.7987,自由度为4-1-2=1(之所以还要减去2,是因为　估计了两个基因频率),对应的显著性概率为0.3715。因此,两个座位间的不平衡没有达到　0.05的显著性水平,可以认为这两个座位之间不存在显著的不平衡。　表1.16　随机交配群体中配子频率和连锁不平衡度　座位　A　座位　B　观测样本量　观测频率　平衡频率　期望样本量　(O-E)2　/E　+　+　4　0.0851　pA+×pB+=0.0616　2.89　0.4230　+　-　4　0.0851　pA+×pB-=0.1086　5.11　0.2397　-　+　13　0.2766　pA-×pB+=0.3001　14.11　0.0868　-　-　26　0.5532　pA-×pB-=0.5297　24.89　0.0492　上面的例子表明,座位间的不平衡可以从配子观测数据得以检验。在很多群体中,可能　无法对配子的基因型进行观测,　看到的往往是基因型。　这时可利用统计上的列联表独立性　2　χ　统计量,来检验两个座位间是否存在不平衡,　2　χ　的自由度为　)　1　)(　1　(　−　−　c　r　,其中r为列联表　的行数,c为列联表的列数。其实,表1.16的检验和2×2列联表独立性检验过程是完全一样　的。　表1.17为一个随机交配群体中两个座位A和B上9种基因型的观测数据,　总样本量为2341。　把表1.17看作一个3×3列联表,　行和575、　1183、　583分别代表座位A上三种基因型的观测值,　由此计算的行边际频率即为基因型AA、Aa、aa的观测频率。列和582、1165、594分别代表　座位B上三种基因型的观测值,由此计算的列边际频率为基因型BB、Bb、bb的观测频率。根　据边际频率就能计算行列独立时的期望频率,　如基因型AABB的期望频率为AA和BB观测频率　0.2456和0.2486的乘积,　即0.0611。　期望频率乘以总样本量就得到期望观测值,　如基因型AABB　的期望观测值等于0.0611乘以2341,即142.95。最后计算出的　2　χ　统计量为2139.06,自由度　为4,显著性概率远低于0.001,说明座位A与B之间存在极显著的不平衡。如能排除其它影　响群体结构的因素,就可以断定这两个座位在遗传上是紧密连锁的。　表1.17　随机交配群体中两个座位A和B