在工作中碰到个问题，关于关联分析的

先介绍下正常情况
目标：研究基因型跟身高的关系
数据：100个样本，每个样本都有身高和基因型，遗传学中的基因型是来着父母两方的组合，即AA,AT,TT三种情况，如
ID          基因型    身高
ID1        AA          172
ID2        AT          173
ID3        AT          175
.....
ID100    TT          170

以ID1和ID2为例子，ID1样本的身高172，基因型为AA，A和A分别来自父母中的一个; ID2样本的身高173，基因型为AT，A和T分别来自父母中的一个。
方法：1）根据基因型分成三组，AA,AT,TT，进行方差分析
         2）将基因型转换成0,1,2，代表携带基因型T的数目，进行回归分析

现在介绍下一个挑战的情况
目标：研究基因型跟身高的关系
数据：100个样本，每个样本都有基因型和身高的信息，每个样本的基因型从自身的基因型中随机抽取一个
ID          基因型    身高
ID1        A           172
ID2        A           173
ID3        T           175
.....
ID100    T           170

以ID1和ID2为例子，ID1样本的基因型原本为AA，随机抽取一个，因为两个都是A，所以抽取结果一定为A; ID2样本的基因型原本为AT，A跟T随机抽取一个，抽到了A。

这下没办法根据基因型分成两组A和T进行方差分析了，因为AT有一半变成A，一半变成T，因此也没办法进行回归分析

我想到另一个方法，把身高切分成几个组，研究不同身高组之间基因型AT比例的变化，比如划分成2组，组一AT比例为15:35，组二AT比例为20:30，变成费舍尔精确检验；
但是这样就损失了身高的信息，于是想着能否分成3组以上，进行比例趋势检验。
或者把基因型根据样本所在的组别替换成比例，进行回归分析

或者有更好的更科学的做法

金币的悬赏实际上我对金币的价值一无所知，这样吧，能提出比我想到的方法更好的并且给出理论基础，我微信支付500元，知识的价值肯定远远不止于此，只是作为一点点心意。