Калькулятор критерия хи-квадрат

• Мгновенные расчёты хи-квадрат: вычисляйте статистику хи-квадрат, степени свободы, p-значение и критическое значение за миллисекунды. Наш калькулятор поддерживает как тест согласия, так и тест независимости - всё мгновенно обрабатывается в браузере.
• Безопасный онлайн-калькулятор хи-квадрат: все вычисления выполняются на 100% локально в вашем браузере. Ваши данные никогда не покидают устройство - пользуйтесь нашим калькулятором онлайн с полной приватностью и без сбора данных.
• Калькулятор хи-квадрат без установки: пользуйтесь калькулятором прямо в любом браузере без загрузок, плагинов и приложений. Запускайте тесты хи-квадрат с любого устройства и в любом месте без настройки.
• Разбор вклада каждой ячейки: каждый расчёт хи-квадрат показывает вклад (O−E)²/E каждой ячейки, что облегчает понимание того, какие категории или ячейки формируют статистику. Поддерживаются таблицы сопряжённости до 5×5.

• Обучение статистике и исследованиям: студенты, изучающие проверку гипотез, используют тест хи-квадрат для анализа категориальных данных. Наш калькулятор показывает полный разбор расчёта: статистику хи-квадрат, степени свободы, p-значение и решение о значимости.
• Научные исследования и генетика: биологи используют тест согласия хи-квадрат, сравнивая наблюдаемые генетические соотношения с ожидаемыми менделевскими. Наш калькулятор обрабатывает любое число категорий с точными p-значениями.
• Маркетинговые исследования и опросы: аналитики используют тест независимости хи-квадрат, чтобы определить, связаны ли две категориальные переменные - например, предпочтение продукта и возрастная группа. Наш калькулятор таблиц сопряжённости поддерживает таблицы до 5×5.
• Медицинские и клинические исследования: клинические исследователи используют тесты хи-квадрат для анализа результатов лечения, распространённости заболеваний между группами и качества диагностических тестов. Наш калькулятор даёт точные p-значения для любой таблицы сопряжённости.
• A/B-тесты и анализ конверсии: продуктовые команды используют тесты хи-квадрат, чтобы определить, значимы ли различия конверсии между вариантами. Введите наблюдаемые конверсии и неконверсии для каждого варианта как таблицу сопряжённости 2×2.
• Data science и машинное обучение: специалисты по данным используют тесты хи-квадрат для отбора признаков - выявления категориальных признаков, статистически связанных с целевой переменной. Наш калькулятор мгновенно проверяет расчёты хи-квадрат.

Тест хи-квадрат (χ²) - это статистический тест гипотезы для анализа категориальных данных. Он сравнивает наблюдаемые частоты с ожидаемыми, чтобы определить, случайно ли различие или отражает реальный эффект. Есть два основных типа: тест согласия (соответствует ли одна переменная ожидаемому распределению?) и тест независимости (связаны ли две категориальные переменные?). Наш калькулятор хи-квадрат вычисляет точную статистику хи-квадрат, степени свободы и p-значение с помощью регуляризованной неполной гамма-функции.

1. 1. Выберите тип теста и α: выберите тест согласия или независимости и задайте уровень значимости (обычно α = 0,05).
2. 2. Введите данные: для согласия введите наблюдаемые и ожидаемые частоты по категориям. Для независимости заполните ячейки таблицы сопряжённости.
3. 3. Получите мгновенный результат: нажмите «Вычислить», чтобы увидеть χ², df, p-значение, критическое значение, решение о значимости и разбор вклада каждой ячейки - всё обрабатывается локально в браузере.

Сумма по всем категориям или ячейкам. O - наблюдаемая частота, E - ожидаемая частота. Чем больше χ², тем сильнее отклонение от нулевой гипотезы.

k - число категорий; с - строки; ст - столбцы. df определяют форму распределения хи-квадрат, используемого для нахождения p-значения.

Ожидаемые частоты вычисляются из маргинальных сумм при предположении независимости. Желательно, чтобы каждая ожидаемая ячейка была ≥ 5 для корректности аппроксимации хи-квадрат.

• Ожидаемая частота в ячейке ≥ 5: аппроксимация хи-квадрат наиболее надёжна, когда все ожидаемые частоты не меньше 5. Для меньших выборок рассмотрите точный тест Фишера.
• Независимые наблюдения: каждое наблюдение должно быть независимым - тест хи-квадрат не подходит для парных данных или повторных измерений.
• Только категориальные данные: тест хи-квадрат применяется к частотам категориальных переменных, а не к непрерывным измерениям или долям.
• Интерпретация p-значения: значимое p-значение (p < α) означает, что данные маловероятны при нулевой гипотезе - оно не измеряет ни размер, ни практическую значимость эффекта.