Значення хі-квадрат обчислюється за такою формулою: Використовуючи цю формулу, різниця між спостережуваною та очікуваною частотами розраховується для кожної експериментальної категорії результату. Потім різницю зводять у квадрат і ділять на очікувану частоту.

Статистика хі-квадрат порівнює спостережувані значення з очікуваними. Ця тестова статистика використовується для визначення чи є різниця між спостережуваними та очікуваними значеннями статистично значущою.

P-значення є ймовірність того, що результати можуть бути випадковими. Ситуації з біології в середній школі зазвичай використовують p-значення 0,05. Дивлячись на таблицю хі-квадрат, стовпець із 3 ступенями свободи та рядок із значенням p 0,05 дають нам критичне значення 7,82.

Статистика хі-квадрат — це єдине число, яке показує, яка різниця існує між вашими підрахунками, які ви спостерігали, і підрахунками, які ви очікували б, якби різниці в популяції взагалі не було. Низьке значення хі-квадрат означає, що між тим, що спостерігали, і тим, що можна було б очікувати, незначна різниця.

Загалом значення p становить 0,05 або більше вважається критичним, все, що менше, означає, що відхилення є значними, і гіпотезу, що перевіряється, слід відхилити. При проведенні тесту хі-квадрат це кількість індивідів, очікувана для певного фенотипічного класу на основі співвідношення з гіпотези.

Статистика хі-квадрат ймовірності становить 11,816, а значення p = 0,019. Тому на рівні значущості 0.05, можна зробити висновок, що зв’язок між змінними є статистично значущим.

Порівняйте значення хі-квадрат із критичним значенням, щоб визначити, яке з них більше. Вирішіть, чи відхиляти нульову гіпотезу. Ви повинні відхилити нульову гіпотезу, якщо значення хі-квадрат перевищує критичне значення.