分组检测是指将所有要进行检测的样本混合在一起,分成若干组,每组的组大小为k,然后按照一组为单元进行有目的检测。分组检测能显著地降低检测成本,而且在一定程度上能够提升检测的精度和效率,从而在流行疾病,基因遗传,血液检测,植物病理学等领域广泛应用。在对某种疾病进行分组检测时,被检测的男女个体混合分布在各个组中,为了判断疾病分布与性别之间的关系,我们提出了似然比检验的方法。此外,当检测的对象是正常男女和患病男女混合在一起的情况时,每组中的男性个体数为s,取值范围1到k-1,患病男性个数为a_i,取值范围是0到s,每组中的女性个体数为k-s,患病女性个数为_ib,取值范围是0至k-s,所以被检测样本服从高斯混合模型分布,隐变量是组中患病男性个数和患病女性个数,由于参数受限,需要估计的参数为7个,本文采用参数受限时的EM算法对其参数进行估计,并将估计的参数代入似然比检验的统计量中,根据该检验统计量的分布,进而推出似然比检验的拒绝域。论文首先推导了在正态分布和高斯混合分布模型下的参数估计公式,然后根据似然比检验给出了似然比统计量及其分布,通过计算机模拟对提出的方法进行了检验和评估,结果表明该似然比检验方法在分布检测中具有良好的统计功效。