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Lexikon

Chi-Quadrat-Test

Der Chi-Quadrat-Test, auch bekannt als χ²-Test, ist ein statistisches Verfahren, das in der Analyse von Daten angewendet wird, um festzustellen, ob ein beobachteter Datensatz mit einem erwarteten Datensatz übereinstimmt. Es ist ein robustes Werkzeug, das von Wissenschaftlern, Forschern und Analysten verwendet wird, um Hypothesen zu testen und Zusammenhänge zwischen Kategorien zu untersuchen.

In einem Chi-Quadrat-Test werden zwei Verteilungen verglichen: die beobachtete Verteilung, die aus realen Daten besteht, und die erwartete Verteilung, die auf Annahmen oder theoretischen Werten beruht. Der Test bewertet, ob die beobachteten Häufigkeiten in den verschiedenen Kategorien signifikant von den erwarteten Häufigkeiten abweichen.

Um den Chi-Quadrat-Test durchzuführen, werden die beobachteten Häufigkeiten mit den erwarteten Häufigkeiten verglichen. Hierbei werden die Unterschiede zwischen den beobachteten und erwarteten Häufigkeiten quadriert, um eine positive Zahl zu erhalten. Anschließend werden diese quadrierten Unterschiede durch die erwarteten Häufigkeiten geteilt und summiert.

Der Chi-Quadrat-Wert, der sich aus dieser Berechnung ergibt, wird dann mit einem kritischen Wert aus der Chi-Quadrat-Verteilung verglichen. Wenn der berechnete Chi-Quadrat-Wert größer ist als der kritische Wert, wird die Nullhypothese verworfen und es wird angenommen, dass ein Zusammenhang zwischen den Kategorien besteht.

Der Chi-Quadrat-Test hat zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, den Sozialwissenschaften und der Finanzanalyse. In der Finanzanalyse kann der Chi-Quadrat-Test beispielsweise verwendet werden, um die Unabhängigkeit von Renditen verschiedener Aktienklassen zu überprüfen oder um die Validität von Modellen und Prognosen zu testen.

Insgesamt ist der Chi-Quadrat-Test ein leistungsstarkes statistisches Werkzeug, das dabei hilft, Hypothesen zu überprüfen und Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Durch die Anwendung dieses Tests können Analysten auf AlleAktien.de bessere Einblicke in die Zusammenhänge zwischen Aktienanalysen und anderen Variablen gewinnen und fundiertere Entscheidungen treffen, um den Lesern ein hervorragendes Erlebnis zu bieten.

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