ChiSquare - Chi Square Goodness-of-Fit Test Introduction:...

Info iconThis preview shows pages 1–2. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
Chi Square Goodness-of-Fit Test Introduction : Statistical analysis is one of the cornerstones of modern science. For instance, Mendel’s great insights about the behaviors of inherited factors were  founded upon his understanding of mathematics and the laws of probability. Today, we still apply those mathematical principles to the analysis of genetic information,  as well as to virtually any other kinds of numerical data which might be collected. In this lab investigation, we will be examining one of these applications, the Chi  Square ( χ 2 ) Goodness-of-Fit Test.  Collected data rarely conform exactly to prediction, so it is important to determine if the deviation between the expected values  (based upon the hypothesis) and the actual results is significant enough to discredit the original hypothesis. This need has led to the development of a variety of  statistical devices (such as the chi square test) designed to challenge the collected data. We will be examining this procedure using several simple examples of hypotheses  and data collection. Remember that the purpose of this test is to determine if the actual results are different enough from the predicted results to suggest that the hypothesis is not correct. A Note about probability : Probabilities are predictions. We make predictions of this kind all the time. For example, “There’s a fifty percent chance that baby  will be a boy,” is a probability statement, based on the hypothesis that half of human births produce boys and half produce girls (which is in turn based upon  understanding about X and Y chromosomes, and about sperm and eggs). In formal mathematical language, probabilities are expressed as decimals between zero (no  chance) and one (certainty). So the prediction above would be expressed as “the probability for a boy is 0.5.” Expressed as a mathematical “sentence,” it would be  P(boy)=0.5. Exercise 1 :  Work in groups of four. 1. Each partner should collect a penny from the instructor. 2. The class will discuss the hypothesis which will be tested, and the expected results if that hypothesis is true. Record these numbers on your data sheet in the  indicated spaces. 3. Each partner should toss his/her penny 100 times. Record the number of heads and the number of tails. You need not keep track of the order, simply how  many of each. Combine the sets of figures for your group, then combine with those generated by the other students in the class.  The total numbers of heads  and tails for the class represent our  observed results . 4.
Background image of page 1

Info iconThis preview has intentionally blurred sections. Sign up to view the full version.

View Full DocumentRight Arrow Icon
Image of page 2
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

This note was uploaded on 12/06/2011 for the course BIO 101 taught by Professor Lynnj.fancher during the Spring '05 term at College of DuPage.

Page1 / 9

ChiSquare - Chi Square Goodness-of-Fit Test Introduction:...

This preview shows document pages 1 - 2. Sign up to view the full document.

View Full Document Right Arrow Icon
Ask a homework question - tutors are online