{"id":6921,"date":"2025-07-15T13:34:45","date_gmt":"2025-07-15T13:34:45","guid":{"rendered":"https:\/\/functiontranslator.com\/chiqu-test\/"},"modified":"2021-02-25T16:00:03","modified_gmt":"2021-02-25T16:00:03","slug":"chisq-test","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/functiontranslator.com\/de\/chisq-test\/","title":{"rendered":"CHIQU.TEST"},"content":{"rendered":"

In Excel und Google Tabellen bietet die Funktion CHISQ.TEST eine effektive M\u00f6glichkeit, einen Chi-Quadrat-Test durchzuf\u00fchren. Dieser statistische Test pr\u00fcft, ob signifikante Unterschiede zwischen erwarteten und beobachteten H\u00e4ufigkeiten in verschiedenen Kategorien bestehen. Solch ein Test ist besonders wertvoll in der Forschung und statistischen Analyse, um Hypothesen \u00fcber die Unabh\u00e4ngigkeit von Kategorien zu \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n

Grundlagen und Syntax<\/h2>\n

Die Syntax der CHISQ.TEST-Funktion in Excel lautet:<\/p>\n

=CHISQ.TEST(Beobachtungen; Erwartungen)<\/code><\/pre>\n
In Google Tabellen sieht die Syntax sehr \u00e4hnlich aus:<\/p>\n
=CHIQU.TEST(Beobachtungen; Erwartungen)<\/code><\/pre>\n
Hierbei stehen:<\/p>\n
    \n
  • Beobachtungen<\/b> – ein Zellbereich, der die beobachteten Frequenzen enth\u00e4lt.<\/li>\n
  • Erwartungen<\/b> – ein Zellbereich, der die erwarteten Frequenzen auf Basis der zugrundeliegenden Hypothese enth\u00e4lt.<\/li>\n<\/ul>\n
    Beide Bereiche m\u00fcssen die gleiche Gr\u00f6\u00dfe aufweisen, da jeder Beobachtung eine erwartete Frequenz zugeordnet werden muss.<\/p>\n
    Praktische Anwendungen<\/h2>\n
    Beispiel 1: Bewertung von Marketingma\u00dfnahmen<\/b><\/p>\n
    Eine Marketingabteilung m\u00f6chte verstehen, ob unterschiedliche Werbema\u00dfnahmen zu signifikant verschiedenen Kundenreaktionen gef\u00fchrt haben. Angenommen, die folgende Tabelle repr\u00e4sentiert die beobachteten Antworten gegen\u00fcber den erwarteten Reaktionen bei einer gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung:<\/p>\n\n\n\n\n\n
    Ma\u00dfnahme<\/td>\nBeobachtete Reaktionen<\/td>\nErwartete Reaktionen<\/td>\n<\/tr>\n
    Ma\u00dfnahme A<\/td>\n30<\/td>\n25<\/td>\n<\/tr>\n
    Ma\u00dfnahme B<\/td>\n45<\/td>\n25<\/td>\n<\/tr>\n
    Ma\u00dfnahme C<\/td>\n25<\/td>\n25<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n
    =CHISQ.TEST(A2:A4; B2:B4)<\/code><\/pre>\n
    Die Funktion liefert einen P-Wert, der zeigt, ob die Unterschiede zwischen den beobachteten und erwarteten Werten statistisch signifikant sind.<\/p>\n
    Beispiel 2: Genetische Vererbung<\/b><\/p>\n
    Ein Biologe m\u00f6chte feststellen, ob die Verteilung eines bestimmten genetischen Merkmals den Mendelschen Regeln folgt. Die erwartete Verteilung der Merkmale und die tats\u00e4chlich beobachteten Ergebnisse k\u00f6nnten wie folgt aussehen:<\/p>\n\n\n\n\n
    Merkmal<\/td>\nBeobachtet<\/td>\nErwartet<\/td>\n<\/tr>\n
    Dominant<\/td>\n220<\/td>\n200<\/td>\n<\/tr>\n
    Rezessiv<\/td>\n180<\/td>\n200<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n
    =CHISQ.TEST(C2:C3; D2:D3)<\/code><\/pre>\n
    Die Funktion hilft dem Forscher zu ermitteln, ob die beobachteten H\u00e4ufigkeiten statistisch signifikant von den Erwartungen abweichen, was durch den R\u00fcckgabe-P-Wert verdeutlicht wird.<\/p>\n
    Diese Beispiele zeigen, wie die CHISQ.TEST-Funktion in Excel und Google Tabellen dazu verwendet werden kann, die Signifikanz von Unterschieden in einer Reihe von wissenschaftlichen und gesch\u00e4ftlichen Kontexten zu bewerten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    Gibt die Teststatistik eines Unabh\u00e4ngigkeitstests zur\u00fcck<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[329],"tags":[],"class_list":["post-6921","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-statistisch"],"acf":[],"yoast_head":"\nCHISQ.TEST (CHIQU.TEST)-Funktion in Excel: Erkl\u00e4rung, Beispiele und Syntax<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Kurze Erkl\u00e4rung zur Excel-Funktion CHISQ.TEST (CHIQU.TEST). 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