Calculateur du Khi-Deux
Calculez la statistique du khi-deux et la valeur p pour les tests d’ajustement ou d’indépendance.
Saisissez le même nombre de valeurs dans chaque champ, séparées par des virgules, des espaces ou des sauts de ligne. Chaque valeur attendue doit être supérieure à zéro.
Khi-Deux (χ²)
Degrés de Liberté
Valeur p
Contributions par Catégorie
| # | Observée (O) | Attendue (E) | O − E | (O − E)² / E |
|---|
Le Test d’Ajustement
Le test d’ajustement du khi-deux vérifie si une distribution de fréquences observée diffère d’une distribution théorique (attendue). La statistique de test est χ² = Σ (Oᵢ − Eᵢ)² / Eᵢ, sommée sur toutes les catégories. Un χ² plus grand signifie que les effectifs observés s’écartent davantage de ce qui était attendu.
Observées vs Attendues
Les fréquences observées sont les effectifs réellement mesurés dans chaque catégorie. Les fréquences attendues sont les effectifs prédits par votre hypothèse nulle — par exemple des proportions égales entre les catégories ou des proportions issues d’un modèle connu. Les deux listes doivent comporter le même nombre de catégories, et chaque valeur attendue doit être positive.
Degrés de Liberté et Hypothèses
- Degrés de liberté : pour un test d’ajustement à k catégories, ddl = k − 1.
- Valeur p : la probabilité de queue à droite de la loi du khi-deux. Si p ≤ α, la différence est statistiquement significative.
- Effectifs attendus : le test est le plus fiable lorsque chaque effectif attendu est d’au moins 5. De petits effectifs attendus peuvent fausser le résultat.
- Indépendance : les observations doivent être indépendantes et appartenir à exactement une catégorie.
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Remarque : Ce calculateur est fourni à des fins éducatives uniquement. Assurez-vous que vos données sont saisies correctement. Le test d’ajustement du khi-deux est le plus fiable lorsque chaque fréquence attendue est d’au moins 5, et doit être considéré avec d’autres méthodes d’analyse de données.