Якщо значення хі-квадрат не перевищує критичне значення (наприклад, p=0,05), то нульова гіпотеза буде прийнята тобто дані відповідають гіпотетичній моделі. Якщо воно перевищує критичне значення, нульову гіпотезу слід відхилити.
Якщо ваше розраховане значення хі-квадрат менше критичного значення хі-квадрат, тоді вам "не вдається відхилити"ваша нульова гіпотеза.
Статистика хі-квадрат — це єдине число, яке говорить вам, яка різниця між спостережуваними підрахунками та підрахунками, які ви очікували б, якби в популяції взагалі не було різниці. Низьке значення для хі-квадрат існує невелика різниця між тим, що спостерігалося, і тим, що можна було б очікувати.
Якщо отримане значення менше критичного, це означає, що тестова статистика не дає достатньо доказів, щоб відхилити нульову гіпотезу. Отже, висновок полягає в збереженні нульової гіпотези.
Підхід критичного значення. Якщо тестова статистика є більш екстремальною, ніж критичне значення, нульову гіпотезу відхиляють. Якщо тестова статистика не така екстремальна, як критичне значення, нульова гіпотеза не відхиляється.
Це неправда, насправді воно може бути менше 1. Тест хі-квадрат може дорівнювати нулю або більше. Він дорівнює нулю, коли очікувані/теоретичні значення дорівнюють спостережуваним, і в цьому випадку ви приймаєте нульову гіпотезу.