Chi-Quadrat-Test

Ein Chi-Quadrat-Test ist ein Hypothesentest, bei dem die beobachtete Verteilung der Daten mit einer erwarteten Verteilung der Daten verglichen wird.

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In diesem Thema

Chi-Quadrat-Anpassungstest
Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest

Chi-Quadrat-Anpassungstest

Verwenden Sie einen Chi-Quadrat-Anpassungstest, um zu bestimmen, ob sich die Anteile der Einheiten in den einzelnen Kategorien signifikant von den von Ihnen angegebenen Anteilen unterscheiden.

Sie können testen, ob die Anteile in allen Kategorien gleich (einheitlich) sind, für jede Kategorie einen anderen Anteil angeben oder für jede Kategorie historische Anzahlen angeben.

Beispielsweise führt der Einkäufer einen Chi-Quadrat-Anpassungstest durch, um festzustellen, ob die Anteile der verkauften T-Shirt-Größen den Anteilen der bestellten T-Shirt-Größen entsprechen. Ein Beispiel finden Sie in der Minitab Hilfe: Beispiel für den Chi-Quadrat-Anpassungstest.

Überlegungen zu Daten

Jede Stichprobe sollte groß genug sein, dass mit einer hinreichenden Wahrscheinlichkeit Ergebnisse in jeder Kategorie beobachtet werden. Wenn die erwarteten Häufigkeiten (Anzahlen) zu gering sind, ist der p-Wert für den Test möglicherweise ungenau. Weitere Informationen finden Sie in der Minitab Hilfe: Überlegungen zu Daten für den Chi-Quadrat-Anpassungstest.

Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest

Verwenden Sie einen Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest, wenn Sie über Daten verfügen, die nach einer oder mehreren kategorialen Variablen kategorisiert sind.

Mit einem Chi-Quadrat-Unabhängigkeitstest können Sie die Anzahlen oder Prozentsätze für Kombinationen von Kategorien über zwei oder mehr kategoriale Variablen bestimmen und die Beziehung zwischen Variablen untersuchen. Der Chi-Quadrat-Test der Unabhängigkeit, auch bekannt als Chi-Quadrat-Test der Assoziation, befindet sich im Kreuztabellen- und Chi-Quadrat-Tool in Minitab.

Ein Techniker möchte beispielsweise ermitteln, wie viele fehlerhafte Teile während der einzelnen Schichten in verschiedenen Produktionslinien hergestellt wurden. Ein Beispiel finden Sie in der Minitab Hilfe: Beispiel für Kreuztabelle und Chi-Quadrat-Test.

Überlegungen zu Daten

Ihre Daten müssen eine Tabelle sein, die die Anzahl der einzelnen Kombinationen der kategorialen X- und Y-Werte enthält. Die Unabhängigkeit der Beobachtungen ist eine kritische Annahme für diesen Test. Weitere Informationen finden Sie in der Minitab Hilfe: Überlegungen zu Daten für „Kreuztabelle und Chi-Quadrat-Test“.