Was sagt das Chi-Quadrat aus?

Ein Chi‑Quadrat‑Wert beschreibt, wie groß die Summe quadrierter standardisierter Abweichungen ist und deshalb ist er immer positiv. Bei festen Freiheitsgraden bedeutet ein kleiner Chi‑Quadrat‑Wert, dass er eher links in der Verteilung liegt, und ein großer Wert liegt weiter rechts und ist seltener.

Warum steht in der Chi-Quadrat-Tabelle oft (1 minus α) statt α?

In vielen Chi‑Quadrat‑Tabellen steht , weil die Spalten die kumulierte Wahrscheinlichkeit angeben. Wenn in der Aufgabe ein Signifikanzniveau vorkommt, suchst du deshalb oft die Spalte mit , um das passende Quantil abzulesen.

Wie liest man bei einem zweiseitigen Chi-Quadrat-Test die beiden kritischen Werte aus der Tabelle ab?

Bei einem zweiseitigen Chi‑Quadrat‑Test liest du zwei kritische Werte ab, indem du auf beide Randbereiche aufteilst. Du nimmst bei den passenden Freiheitsgraden die Quantile zu und . Beispiel: → und → ca. 3,25 und 20,48.

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Chi Quadrat Verteilung

Wichtige Inhalte in diesem Video

Chi Quadrat Verteilung einfach erklärt

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Chi Quadrat Freiheitsgrade

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Chi Quadrat Verteilung Tabelle

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Dieser Beitrag behandelt die Chi Quadrat Verteilung und erklärt diese Wahrscheinlichkeitsverteilung anhand von einem einfachen Beispiel. Es wird gezeigt, wie man die Werte aus der Chi Quadrat Verteilung Tabelle ablesen kann und welche Rolle die Freiheitsgrade in diesem Zusammenhang spielen.

Ha-CHI! Das Lesen langer Texte löst bei dir allergische Reaktionen aus? In unserem Video wird dir die Chi Quadrat Verteilung einfach erklärt!

Inhaltsübersicht

Chi Quadrat Verteilung einfach erklärt

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(00:10)

Die Chi Quadrat Verteilung ist eine stetige Wahrscheinlichkeitsverteilung, die für alle positiven, reellen Zahlen definiert ist. Sie findet in der Realität selten Anwendung und wird hauptsächlich für die Schätzung von Verteilungsparametern, wie zum Beispiel der Varianz , und bei Hypothesentests angewendet.

Eigenschaften Chi Quadrat Verteilung

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Wir stellen sie wie folgt dar, wobei N unser einziger Parameter ist und für die Anzahl der Freiheitsgrade steht:

$\chi^2\sim\chi^2\left(n\right)$

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Chi Quadrat Verteilung Herleitung

Die genaue Formel der Verteilung ist ziemlich kompliziert und geht über die Anforderungen der meisten Statistikveranstaltungen hinaus. Zur Berechnung verwendest du ganz einfach wieder eine Verteilungstabelle.

Die Chi Quadrat Verteilung kann aus der Normalverteilung abgeleitet werden. Haben wir also n Zufallsvariablen $\left(X_i\right)$ , die unabhängig und standardnormalverteilt sind, $\left(X_1,\ldots,X_n~N\left(0;1\right)\right)$ dann ergibt sich eine Verteilung mit n Freiheitsgraden aus der Summe der quadrierten Zufallsvariablen.

$\chi^2=\sum_{i=1}^{n}X_i^2$

Chi Quadrat Freiheitsgrade

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Freiheitsgrade sind die Werte, die frei verändert werden können, ohne dass dein betrachteter Parameter verändert wird. Die Anzahl der Freiheitgrade steigt allgemein mit zunehmender Stichprobengröße und sinkt mit der Anzahl der geschätzten Parameter.

Deutlicher wird das Ganze, wenn wir uns ein allgemeines Beispiel dazu überlegen: Sehen wir uns dazu drei beliebige Noten – z.B. 1,7 ; 1,3 und 3,0 – eines Studenten an und berechnen deren Mittelwert.

Wir erhalten ein arithmetisches Mittel von 2,0.

Wählen wir nun erneut zwei Noten aus, beispielsweise 2,7 und 2,3. In diesem Fall müsste unsere dritte Note eine 1,0 sein, damit wir erneut auf einen Notendurchschnitt von 2,0 kommen. Wir konnten hier folglich zwei Werte frei wählen, während der dritte Wert 1,0 annehmen musste. Allgemein kann man also sagen, dass die Anzahl der Freiheitsgrade n – 1 beträgt, wenn n die Anzahl unserer Messwerte ist.

Chi Quadrat Verteilung Tabelle

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(01:15)

In der ersten Spalte der Tabelle ist die Anzahl der Freiheitsgrade df, welche im Normalfall gegeben ist. Somit fällt der Schritt Freiheitsgrade bestimmen meist weg. Die erste Zeile beinhaltet die Quantile, welche sich ebenfalls aus der Aufgabenstellung ergeben.

Chi Quadrat Verteilung ablesen

Eine Chi-Quadrat-Verteilung mit zehn Freiheitsgraden und einem $\alpha$ von 0,9 können wir also ganz einfach in der Tabelle ablesen:

df/Quantil (1-a)	0,7	0,75	0,8	0,85	0,9	0,5	0,975	0,99	0,995
1	1.07	1.32	1.64	2.07	2.71	3.84	5.02	6.63	7.88
2	2.41	2.77	3.22	3.79	4.61	5.99	7.38	9.21	10.6
3	3.66	4.11	4.64	5.32	6.25	7.81	9.35	11.34	12.84
4	4.88	5.39	5.99	6.74	7.78	9.49	11.14	13.28	14.86
5	6.06	6.63	7.29	8.12	9.24	11.07	12.83	15.09	16.75
6	7.23	7.84	8.56	9.45	10.64	12.59	14.45	16.81	18.55
7	8.38	9.04	9.8	10.75	12.02	14.07	16.01	18.48	20.28
8	9.52	10.22	11.03	12.03	13.36	15.51	17.53	20.09	21.95
9	10.66	11.39	12.24	13.29	14.68	16.92	19.02	21.67	23.59
10	11.78	12.55	13.44	14.53	15.99	18.31	20.48	23.21	25.19
11	12.9	13.7	14.63	15.77	17.28	19.68	21.92	24.73	26.76
12	14.01	14.85	15.81	16.99	18.55	21.03	23.34	26.22	28.3
13	15.12	15.98	16.98	18.2	19.81	22.36	24.74	27.69	29.82
14	16.22	17.12	18.15	19.41	21.06	23.68	26.12	29.14	31.32
15	17.32	18.25	19.31	20.6	22.31	25	27.49	30.58	32.8
16	18.42	19.37	20.47	21.79	23.54	26.3	28.85	32	34.27
17	19.51	20.49	21.61	22.98	24.77	27.59	30.19	33.41	35.72
18	20.6	21.6	22.76	24.16	25.99	28.87	31.53	34.81	37.16
19	21.69	22.72	23.9	25.33	27.2	30.14	32.85	36.19	38.58
20	22.77	23.83	25.04	26.5	28.41	31.41	34.17	37.57	40
21	23.86	24.93	26.17	27.66	29.62	32.67	35.48	38.93	41.4
22	24.94	26.04	27.3	28.82	30.81	33.92	36.78	40.29	42.8
23	26.02	27.14	28.43	29.98	32.01	35.17	38.08	41.64	44.18
24	27.1	28.24	29.55	31.13	33.2	36.42	39.36	42.98	45.56
25	28.17	29.34	30.68	32.28	34.38	37.65	40.65	44.31	46.93
30	33.53	34.8	36.25	37.99	40.26	43.77	46.98	50.89	53.67
40	44.16	45.62	47.27	49.24	51.81	55.76	59.34	63.69	66.77
50	54.72	56.33	58.16	60.35	63.17	67.5	71.42	76.15	79.49
60	65.23	66.98	68.97	71.34	74.4	79.08	83.3	88.38	91.95
70	75.69	77.58	79.71	82.26	85.53	90.53	95.02	100.43	104.21
80	86.12	88.13	90.41	93.11	96.58	101.88	106.63	112.33	116.32
90	96.52	98.65	101.05	103.9	107.57	113.15	118.14	124.12	128.3
100	106.91	109.14	111.67	114.66	118.5	124.34	129.56	135.81	140.17
150	158.58	161.29	164.35	167.96	172.58	179.58	185.8	193.21	198.36
200	209.99	213.1	216.61	220.74	226.02	233.99	241.06	249.45	255.26
500	516.09	520.95	526.4	532.8	540.93	553.13	563.85	576.49	585.21

$\chi_{0,9}^2\left(10\right)=15,9872$

Wir erhalten einen Wert von 15,987.

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Ab einem n größer 30 kannst du die Chi Quadrat Verteilung mittels der Standardnormalverteilung durch folgende Formel approximieren:

$\chi_\alpha^2=\frac{1}{2}{*\left(z_\alpha+\sqrt{2n-1}\right)}^2$

Wobei $z_\alpha$ das entsprechende $\alpha$ -Quantil der Standardnormalverteilung ist.

Chi Quadrat Verteilung Beispiel

Zum besseren Verständnis verdeutlichen wir das Ganze an dieser Stelle nochmal mit einem Beispiel. Haben wir also 50 Freiheitsgrade und erneut das 0,9 $\alpha$ -Quantil, dann können wir die Chi-Quadrat-Verteilung approximieren.

Beispiel Chi Quadrat Verteilung, Verteilungstabelle — Chi Quadrat Verteilung Beispiel

Zuerst suchen wir uns den Wert des $\alpha$ -Quantils in der Verteilungstabelle der Standardnormalverteilung. Er beträgt 1,28.

Jetzt setzen wir dieses Zwischenergebnis und unser n in die Formel ein und erhalten:

$\chi_\alpha^2=\frac{1}{2}{*\left(1,28+\sqrt{2*50-1}\right)}^2= 63,06$

Easy! Wir haben ein approximatives Ergebnis von 63,06.

Damit sollten wir nun alle Fragen geklärt haben! Viel Spaß beim nächsten Thema!

Chi Quadrat Verteilung — häufigste Fragen

(ausklappen)

Was sagt das Chi-Quadrat aus?

Ein Chi‑Quadrat‑Wert beschreibt, wie groß die Summe quadrierter standardisierter Abweichungen ist und deshalb ist er immer positiv. Bei festen Freiheitsgraden bedeutet ein kleiner Chi‑Quadrat‑Wert, dass er eher links in der Verteilung liegt, und ein großer Wert liegt weiter rechts und ist seltener.
Warum steht in der Chi-Quadrat-Tabelle oft (1 minus α) statt α?

In vielen Chi‑Quadrat‑Tabellen steht $1-\alpha$ , weil die Spalten die kumulierte Wahrscheinlichkeit $P(\chi^2 \le x)$ angeben. Wenn in der Aufgabe ein Signifikanzniveau $\alpha$ vorkommt, suchst du deshalb oft die Spalte mit $1-\alpha$ , um das passende Quantil abzulesen.
Wie liest man bei einem zweiseitigen Chi-Quadrat-Test die beiden kritischen Werte aus der Tabelle ab?

Bei einem zweiseitigen Chi‑Quadrat‑Test liest du zwei kritische Werte ab, indem du $\alpha$ auf beide Randbereiche aufteilst. Du nimmst bei den passenden Freiheitsgraden die Quantile zu $p=\alpha/2$ und $p=1-\alpha/2$ . Beispiel: $df = 10, \alpha = 0{,}05$ → und → ca. 3,25 und 20,48.