Статистика хі-квадрат (або хі-квадрат), яка має однойменний розподіл ймовірностей, служить для перевірки гіпотез щодо частотних розподілів. Загалом кажучи, цей тест порівнює спостережувані частоти з очікуваними частотами відповідно до нульової гіпотези.

Статистика χ2 вимірює, наскільки спостережувані значення (таблиця 1) відрізняються від теоретичних значень (таблиця 2). Він розраховується додаванням значення квадрата різниці між спостережуваним значенням у кожній коробці та його теоретичним значенням, поділеним на теоретичне значення.

Статистика хі-квадрат Він прийматиме значення, рівне 0, якщо існує повна відповідність між спостережуваною та очікуваною частотами.; З іншого боку, статистика матиме велике значення, якщо існує велика розбіжність між цими частотами, і, отже, нульову гіпотезу слід відхилити.

Як бачите, статистика хі-квадрат складається зі знаходження квадрата різниці між фактичними та очікуваними значеннями даних і ділення цієї різниці на очікувані значення даних. Це робиться для кожної точки даних і значення додаються.

Щоб застосувати тест на відповідність до набору даних, нам потрібно: Значення даних, які є простою випадковою вибіркою всієї сукупності. Категоричні або іменні дані. Тест хі-квадрат на відповідність не підходить для безперервних даних.