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ピアソンのカイ二乗検定としてより適切に知られているカイ二乗は、データを統計的に評価する手段です。これは、サンプリングからのカテゴリデータを予想される結果または「真の」結果と比較するときに使用されます。たとえば、ビン内のすべてのジェリービーンズの50％が赤であると考えられる場合、そのビンからの100個の豆のサンプルには約50個の赤が含まれているはずです。数値が50と異なる場合、ピアソンズテストでは、50％の仮定が疑わしいかどうか、または見た差を通常のランダムな変動に帰せられるかどうかがわかります。
カイ二乗値の解釈
カイ2乗値の自由度を決定します。複数のカテゴリを持つ単一のサンプルの結果を比較する場合、自由度はカテゴリの数から1を引いたものです。たとえば、ジェリービーンズの瓶の色の分布を評価していて、4つの色がある場合、自由度は3になります。表形式のデータを比較する場合、自由度は、行数-1に列数-1を掛けたものに等しくなります。
データの評価に使用する重要なp値を決定します。これは、特定のカイ二乗値が偶然だけで得られた確率（100で除算）です。 pについてのもう1つの考え方は、観測された結果が、サンプリングプロセスのランダムな変動のみによって生じた量だけ、期待される結果から逸脱する確率です。
カイ2乗分布表を使用して、カイ2乗検定統計量に関連付けられたp値を調べます。これを行うには、計算された自由度に対応する行に沿って見てください。検定統計量に最も近いこの行の値を見つけます。その値を含む列を上の行までたどり、p値を読み取ります。検定統計量が最初の行の2つの値の間にある場合、一番上の行の2つのp値の中間にあるおおよそのp値を読み取ることができます。
テーブルから取得したp値を、以前に決定したクリティカルp値と比較します。表のp値が臨界値を上回っている場合、サンプルカテゴリ値と期待値の偏差はランダムな変動によるものであり、有意ではないと結論付けます。たとえば、0.05（または5％）のクリティカルp値を選択し、0.20の表値が見つかった場合、有意な変動はなかったと結論付けます。