StatBlank
← Все методы

Критерий хи-квадрат (χ²) — онлайн-калькулятор

Критерий χ² (хи-квадрат) Пирсона проверяет, связаны ли между собой два качественных признака — например, зависит ли результат («справился / не справился») от группы («контрольная / экспериментальная»). Он работает не с числами-измерениями, а с частотами: сколько человек попало в каждую категорию. Заполните таблицу частот ниже — калькулятор посчитает χ², критическое значение, p-уровень и сделает вывод.

Введите частоты — сколько наблюдений попало в каждую клетку. Строки — группы, столбцы — категории. Названия можно менять.

Когда применять критерий χ²

Критерий подходит, когда данные — это категории и их количества:

  • Сравнить доли: справились/не справились, да/нет, выбрал A/B/C в двух или нескольких группах.
  • Проверить связь пола и предпочтения, группы и уровня (низкий/средний/высокий).
  • Данные — это частоты (сколько человек попало в категорию), а не баллы или измерения.
  • Важно: если у вас числовые измерения и вы сравниваете средние — нужен критерий Стьюдента или Манна-Уитни, а не χ².

Что такое таблица сопряжённости

Это таблица, где строки — одни категории (например, группы), столбцы — другие (например, результат), а в клетках стоит количество наблюдений. Калькулятор сравнивает фактические частоты с теми, что ожидались бы, если бы связи между признаками не было.

Пример: в контрольной группе справились 18 и не справились 7, в экспериментальной — 9 и 16. χ² покажет, отличается ли доля справившихся между группами не случайно.

Как понять результат

Главное число — p-уровень. Если p < 0,05 — связь между признаками статистически значима: распределение по категориям зависит от группы. Если p > 0,05 — значимой связи нет.

Эмпирическое χ² сравнивают с критическим: если оно больше критического — связь значима. V Крамера показывает силу связи (от 0 до 1).

Калькулятор также проверяет минимальную ожидаемую частоту: если она меньше 5, результат χ² может быть неточным — об этом будет предупреждение.

Виды критерия χ²: согласия, независимости, однородности

У критерия χ² несколько применений, и в запросах их часто путают:

  • χ² независимости (связи) — проверяет, связаны ли два качественных признака по таблице сопряжённости (например, группа и результат). Это и есть наш калькулятор.
  • χ² однородности — сравнивает распределение по категориям в нескольких группах (одинаково ли оно). Считается так же, по таблице частот.
  • χ² согласия (Пирсона) — проверяет, согласуются ли наблюдаемые частоты с теоретическим распределением (например, с нормальным). Это отдельное применение для проверки формы распределения.

Степени свободы и таблица критических значений χ²

Эмпирическое χ² сравнивают с критическим значением для нужного числа степеней свободы (df). Для таблицы сопряжённости df = (число строк − 1) × (число столбцов − 1). Для таблицы 2×2 это df = 1.

Правило: связь значима, если эмпирическое χ² БОЛЬШЕ критического. Наш калькулятор находит df и сравнивает сам, но если нужна таблица — вот критические значения χ².

Показать таблицу критических значений χ² (по степеням свободы)
dfp ≤ 0,05p ≤ 0,01
13,8416,635
25,9919,210
37,81511,345
49,48813,277
511,07015,086
612,59216,812
714,06718,475
815,50720,090
916,91921,666
1018,30723,209
1119,67524,725
1221,02626,217
1322,36227,688
1423,68529,141
1524,99630,578
1626,29632,000
1727,58733,409
1828,86934,805
1930,14436,191
2031,41037,566
2132,67138,932
2233,92440,289
2335,17241,638
2436,41542,980
2537,65244,314
2638,88545,642
2740,11346,963
2841,33748,278
2942,55749,588
3043,77350,892

df — число степеней свободы. Связь значима, если эмпирическое χ² не меньше табличного. Значения рассчитаны по распределению χ².

Как посчитать критерий χ² в Excel

В Excel есть функции ХИ2.ТЕСТ (CHISQ.TEST) — она по фактическим и ожидаемым частотам сразу даёт p-уровень, и ХИ2.ОБР.ПХ (CHISQ.INV.RT) — критическое значение для заданных df.

Но ожидаемые частоты для каждой клетки придётся считать вручную, а само значение χ², поправку Йейтса для таблиц 2×2 и силу связи (V Крамера) Excel не даёт.

Проще заполнить таблицу частот в нашем калькуляторе выше: он сам посчитает ожидаемые частоты, χ², применит поправку Йейтса, найдёт p-уровень и V Крамера и напишет готовый вывод.

Частые вопросы

Связанные методы