Der Chi-Square Test ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei kategorialen Variablen zu analysieren. Er bewertet, ob die beobachteten Häufigkeiten in einer Kontingenztabelle signifikant von den erwarteten Häufigkeiten abweichen. Der Test basiert auf der Chi-Quadrat-Statistik, die wie folgt berechnet wird:
wobei die beobachteten Häufigkeiten und die erwarteten Häufigkeiten sind. Der Chi-Square Test kann in zwei Hauptvarianten unterteilt werden: den Chi-Square Test für Unabhängigkeit, der prüft, ob zwei Variablen unabhängig sind, und den Chi-Square Test für Anpassung, der testet, ob die beobachteten Häufigkeiten einer bestimmten Verteilung folgen. Ein wichtiger Aspekt des Tests ist, dass die Daten unabhängig und die Stichprobengröße ausreichend groß sein sollten, um zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.
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