患病兄弟对(affected sib-palr，ASP)设计在遗传统计中有着广泛的应用，这种设计针对的是完全兄弟对(full-sib)，而在实际问题中，被抽样的患病兄弟对中常会混有一定数目的半兄弟对(half-sib)。本文对这种基于IBD信息的混有半兄弟对的ASP(称为mixedaffected sib-pair，简记MASP)新数据类型进行连锁分析，特别是对似然比检验进行了详细的讨论。研究表明，仅有IBD信息的MASP数据，所得到的统计模型是不可识别的，且ASP设计中普遍采用的比例检验和均值检验不能使用。本文通过追加信息的手段解决了上述的不可识别性，随后对模型参数的估计给出了E-M算法，证明了似然比检验的渐近零分布服从自由度为3的卡方分布。此外，还将对比例检验和均值检验进行修正。最后进行了大量的统计模拟研究，模拟结果显示所给的检验方法在小样本情形下具有良好的表现。