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カイ二乗検定は、収集されたデータと、変数が関連していない場合に予想されるデータとを比較して、2つの変数が関連付けられている場合に行われます。カイ2乗検定の結果を報告するときに使用される特定の用語とフレーズを学習することによって、理解しやすいようにそれらを明確な方法で書くことができます。たとえば、果物の種類がお気に入りのヒット商品の購入に影響を与えるかどうかを知りたい場合は、ブルーベリー、アップル、パイナップルのビートを使って味覚テストを行い、カイ2乗分析を実行して、慣例に従って結果を報告します。科学的根拠
説明書
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データを行と列に整理します。この例では、各グループ20人ずつ、60人の異なる人々に対してテストを実行しました。 「購入」と「購入しない」という名前の2つの列と、各果物に1つずつ、3つの行を作成します。サンプルデータを6つのセルに入力します。
ブルーベリー：10購入/ 10購入しないでくださいリンゴ：5購入/ 15購入しないでくださいパイナップル：2購入/ 18購入しないで
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彼らが動作していた場合は味覚テストのための期待される結果を計算します。合計行数に各セルの合計列数を掛け、この数を表内の観測値の合計数で割ります。例えば、
Column Buy：（20 x 17）/ 60 = 5.67 Column No Buy：（20 x 43）/ 60 = 14.33
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6つのセルそれぞれのカイ2乗値を計算します。観測値から期待値を引き、結果を調整して期待値で除算します。例えば、
ブルーベリーを買う：（10 - 5.66）^ 2 / 5.67 = 3.33りんごを買う：（5 - 5.66）^ 2 / 5.67 = 0.08パイナップルを買う：（2 - 5.66）^ 2 / 5.67 = 2.37
ブルーベリーを購入しないでください。（10 - 14.33）^ 2 / 14.33 = 1.31アップルを購入しないでください：（15 - 14.33）^ 2 / 14.33 = 0.03パイナップルを購入しないでください：（18 - 14.33）^ 2 / 14.33 = 0.94
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個々のカイ2乗値を合計して合計を求めます。この例では、それは8.06です。自由度を計算します。これは、グループの総数から1を引いた値です。この例では2です。アルファレベルまたは許容誤差量を選択します。一般的なアルファレベルは0.05です。
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カイ二乗チャートを使用して、左の行の自由度と上の列のアルファレベルの間の交点を調べます。 2自由度とα0.05レベルの交点での値は5.99です。ステップ４の現在値が５．９９以上である場合、この例ではカイ二乗は０．０５レベルで有意であると言われる。
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変数間の関係を評価するためにカイ二乗検定を実行したことを明記してください。この例では果物の味と購入ビートの好みです。結果が有意かどうかを報告します。これに従ってください。自由度、コンマ、文字 "n"、等号、そして観測の総数、すべて括弧内。等号、計算されたカイ2乗の現在値、コンマ、文字 "p"、小なり記号、および "p"の値が続きます。この例では、果物の嗜好性とノックの嗜好性との関連をカイ二乗検定を用いて調べた。 ２つの変数間の関係は有意であり、（３、ｎ ＝ ６０）＝ ８．０６、ｐ ＜０．０５であった。
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どのグループが最高のカイ2乗値を持っていたかについて表示します。この例では、人々はブルーベリーフレーバービートを購入する可能性がかなり高いと言っているべきです。