MathCalcLab
Sprache

Chi-Quadrat-Test

Führen Sie Chi-Quadrat-Anpassungs- und Unabhängigkeitstests durch

Geben Sie die beobachteten Häufigkeiten für jede Kategorie ein (durch Kommas oder Leerzeichen getrennt)

Wenn nicht angegeben, wird eine Gleichverteilung (gleiche erwartete Häufigkeiten) angenommen

Gängige Werte: 0,05 (5 %), 0,01 (1 %), 0,10 (10 %)

Ergebnisse

Geben Sie Werte ein und klicken Sie auf Berechnen, um das Ergebnis zu sehen.

Chi-Square Test

The chi-square test is used to test if observed frequencies differ significantly from expected frequencies. It is commonly used for:

  • Goodness-of-Fit Test: Tests if observed data fits an expected distribution
  • Test of Independence: Tests if two categorical variables are independent
  • Test of Homogeneity: Tests if different populations have the same distribution

Key Formulas:

  • χ² = Σ[(O - E)² / E], where O = observed, E = expected
  • Degrees of Freedom: df = number of categories - 1
  • If p-value < α: Reject null hypothesis (significant difference)
  • If p-value ≥ α: Fail to reject null hypothesis (no significant difference)

The test assumes that expected frequencies are at least 5 in each category for reliable results. For smaller expected frequencies, consider combining categories or using Fisher's exact test.

\(\chi^2 = \sum \frac{(O - E)^2}{E}, df = k - 1\)

Gelöste Beispiele

common.common.examples.exampleNumber

\(\text{Test if die is fair: } O = [30,20,25,25,22,28], E = [25,25,25,25,25,25]\)

common.common.examples.exampleNumber

\(\text{Test product preferences: } O = [45,30,25], E = [33.3,33.3,33.3]\)
Chi-Square Test Calculator | MathCalcLab | MathCalcLab