ScholarGate
Assistent
Hypothesis test

Pearsons kji-kvadrat-test for uavhengighet

Kji-kvadrat-testen for uavhengighet er en ikke-parametrisk hypotesetest som avgjør om to kategoriske variabler er statistisk assosiert eller uavhengige av hverandre. Introdusert av Karl Pearson i 1900, er den fortsatt standardprosedyren for analyse av kontingenstabeller og krever ingen antagelse om normalitet – kun at observasjoner er uavhengige og at forventede cellefrekvenser er tilstrekkelig store.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Pearson, K. (1900). On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables. Philosophical Magazine, Series 5, 50(302), 157–175. link

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Chi-square goodness-of-fit test. ScholarGate. https://scholargate.app/no/statistics/chi-square

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateChi-square goodness-of-fit test (Chi-square goodness-of-fit test). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/statistics/chi-square · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026