Chi-Quadrat-Rechner

Berechnen Sie die Chi-Quadrat-Statistik und den p-Wert für Anpassungs- oder Unabhängigkeitstests.

Geben Sie in jedes Feld dieselbe Anzahl an Werten ein, getrennt durch Kommas, Leerzeichen oder Zeilenumbrüche. Jeder erwartete Wert muss größer als null sein.

Der Anpassungstest

Der Chi-Quadrat-Anpassungstest prüft, ob sich eine beobachtete Häufigkeitsverteilung von einer theoretischen (erwarteten) Verteilung unterscheidet. Die Teststatistik lautet χ² = Σ (Oᵢ − Eᵢ)² / Eᵢ, summiert über alle Kategorien. Ein größeres χ² bedeutet, dass die beobachteten Häufigkeiten stärker von den erwarteten abweichen.

Beobachtet vs. Erwartet

Beobachtete Häufigkeiten sind die tatsächlich gemessenen Anzahlen je Kategorie. Erwartete Häufigkeiten sind die von Ihrer Nullhypothese vorhergesagten Anzahlen — zum Beispiel gleiche Anteile über alle Kategorien oder Anteile aus einem bekannten Modell. Beide Listen müssen gleich viele Kategorien enthalten, und jeder erwartete Wert muss positiv sein.

Freiheitsgrade & Annahmen

  • Freiheitsgrade: Für einen Anpassungstest mit k Kategorien gilt df = k − 1.
  • p-Wert: die rechtsseitige Wahrscheinlichkeit der Chi-Quadrat-Verteilung. Ist p ≤ α, ist der Unterschied statistisch signifikant.
  • Erwartete Anzahlen: Der Test ist am zuverlässigsten, wenn jede erwartete Anzahl mindestens 5 beträgt. Kleine erwartete Anzahlen können das Ergebnis verfälschen.
  • Unabhängigkeit: Die Beobachtungen sollten unabhängig sein und jeweils genau einer Kategorie angehören.

Hinweis: Dieser Rechner dient nur zu Bildungszwecken. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten korrekt eingegeben sind. Der Chi-Quadrat-Anpassungstest ist am zuverlässigsten, wenn jede erwartete Häufigkeit mindestens 5 beträgt, und sollte zusammen mit anderen Verfahren der Datenanalyse betrachtet werden.