遗传平衡实质上是一种理想状态，现实的群体所受的干扰因素是否可以忽略，群体很大时就只能通过抽样调查来检验。使用卡方检验：

其中是第i种基因型观察到的实际频数，是第i种基因型的期望频数（假设群体处于遗传平衡，同样基因频率下的期望频数），根据算出基因频率，然后算得。自由度df=基因型的数量减去等位基因数量

对于一个基因座位上有A和a两个等位基因时，df=1，当卡方＞3.841时 p < 0.05，我们认为群体不处于遗传平衡。

使用卡方检验需要注意：一般认为，有1/5以上的理论频数小于5时，不宜使用卡方检验，这时候可以通过增大样本数来解决。

对于MN血型，某地区检测了1000人，200人为M型（MM），500人为MN型（MN），300人为N型（NN）。该地区人群中MN基因处于遗传平衡态么？

答： 先算出基因频率 ，
然后假设该群体处于遗传平衡态，则

因此我们不能否定这个假设，我们认为这个群体MN基因座处于遗传平衡。

这里我们可以用R语言来实现上边的计算过程：

X2 <- function(MM, MN, NN){
    N <- MM + MN + NN
    fM <- (MM*2+MN)/(2*N)
    fN <- (NN*2+MN)/(2*N)
    EMM <- N*fM^2
    ENN <- N*fN^2
    EMN <- N - EMM - ENN
    (EMM - MM)^2/EMM + (EMN - MN)^2/EMN + (ENN - NN)^2/ENN 
}
 
X2(200, 500, 300)

根据抽样调查个体数目判定，下列处于遗传平衡状态的群体是
A、MM：270；MN：330；NN：160
B、MM：240；MN：330；NN：190
C、MM：270；MN：390；NN：100
D、MM：240；MN：390；NN：130

这个我们可以计算固定系数F，看看哪个最接近0。 借助计算器，用如下公式计算：

得到F依次是 0.1130、0.1278、 -0.0804、-0.0483，显然D选项F最接近0，于是选D。
当然，也可以每个选项都进行一下卡方检验，四个选项的卡方值依次为是9.7040、12.4137、4.9093、1.7712，显然也是D选项小于3.841，是遗传平衡的。

这个相应计算就好了，如果用R语言，直接写个函数

F <- function(MM, MN, NN){ 1 - (2 * MN * (MM + MN + NN))/((2*MM + MN)*(2*NN + MN)) }
F(270, 330, 160)
F(240, 330, 190)
F(270, 390, 100)
F(240, 390, 130)

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