Производство по чертежам Подбор аналогов Цены производителя Оригинальная продукция в короткие сроки
INNERпроизводство и поставка промышленных комплектующих и оборудования
Отзыв ★★★★★ Будем благодарны за отзыв в Яндексе — это помогает нам развиваться Оставить отзыв →
Правовая информация Условия использования технических материалов и калькуляторов Правовая информация →
INNER
Контакты

Критерий Пирсона (χ²)

  • 02.04.2026
  • Инженерные термины и определения

Критерий Пирсона (χ², хи-квадрат) — статистический тест для проверки согласия наблюдаемого распределения с теоретическим. Формула χ² = ∑(Oi − Ei)²/Ei сравнивает наблюдённые частоты Oi с ожидаемыми Ei. Критерий применяется для проверки нормальности распределения в статистическом контроле качества (SPC), входном контроле и анализе измерительных систем.

Что такое критерий Пирсона (χ²)

В 1900 году британский математик Карл Пирсон (1857–1936) опубликовал статью «On the criterion that a given system of deviations...» в Philosophical Magazine, заложив основы современной математической статистики. Он предложил метод количественной оценки расхождения между наблюдаемым и теоретическим распределениями.

χ² = ∑i=1k (Oi − Ei)² / Ei, где Oi — наблюдённая частота в i-м интервале, Ei — ожидаемая (теоретическая) частота, k — число интервалов (классов). Чем больше расхождение между Oi и Ei, тем выше значение χ².

Число степеней свободы и критические значения

Число степеней свободы определяет форму распределения χ² и зависит от задачи:

  • Критерий согласия: ν = k − 1 − d, где k — число классов, d — число параметров, оценённых по выборке (для нормального распределения d = 2: среднее и дисперсия)
  • Таблица сопряжённости (тест независимости): ν = (r − 1)·(c − 1), где r — число строк, c — число столбцов
ν χ²0,10 χ²0,05 χ²0,01
12,7063,8416,635
24,6055,9919,210
36,2517,81511,345
59,23611,07015,086
1015,98718,30723,209

Если вычисленное χ² превышает критическое значение при заданном уровне значимости α, нулевая гипотеза отклоняется — наблюдаемое распределение не согласуется с теоретическим.

Порядок проверки закона распределения по критерию Пирсона

  1. Сформулировать гипотезу H0: выборка подчиняется заданному распределению (например, нормальному)
  2. Разбить диапазон данных на k интервалов. Рекомендуемое число: k ≈ 1 + 3,322·lg(n) (формула Стёрджеса), где n — объём выборки
  3. Подсчитать наблюдённые частоты Oi для каждого интервала
  4. Рассчитать ожидаемые частоты Ei по теоретическому распределению. Объединить интервалы, если Ei < 5
  5. Вычислить статистику χ² = ∑(Oi − Ei)²/Ei
  6. Определить ν = k − 1 − d и найти критическое значение χ²α,ν
  7. Сравнить: если χ² ≤ χ²α,ν, H0 не отклоняется

Применение критерия Пирсона в контроле качества

  • Проверка нормальности — обязательна перед расчётом индексов воспроизводимости Cp, Cpk (ISO 22514)
  • Входной контроль — оценка соответствия партии заявленному распределению параметров
  • SPC (контрольные карты) — проверка предпосылки нормальности процесса перед построением карт Шухарта
  • MSA (анализ измерительных систем) — оценка распределения погрешности средства измерения
  • Анализ дефектов — проверка равномерности распределения дефектов по сменам, станкам, партиям

Ограничения и альтернативы критерия Пирсона

Критерий Пирсона требует достаточного объёма выборки. Минимальное условие: Ei ≥ 5 для всех интервалов. При малых выборках (n < 30) лучше использовать критерии Шапиро–Уилка или Колмогорова–Смирнова. Результат зависит от способа разбиения на интервалы.

Критерий Мин. выборка Особенность
Пирсона (χ²) n ≥ 50 Универсальный, требует группировки данных
Колмогорова–Смирнова n ≥ 20 Не требует группировки, чувствителен к центру
Шапиро–Уилка n = 3–5000 Наиболее мощный для проверки нормальности

Частые вопросы

Почему ожидаемые частоты должны быть не менее 5?
При Ei < 5 аппроксимация распределения статистики χ² хи-квадрат распределением становится неточной. В таком случае соседние интервалы объединяют до выполнения условия.
Как выбрать число интервалов?
По формуле Стёрджеса: k ≈ 1 + 3,322·lg(n). Для n = 100 это k ≈ 8, для n = 1000 — k ≈ 11. Слишком малое или большое число интервалов снижает мощность критерия.
Можно ли применить критерий к дискретным данным?
Да. Для дискретных распределений (Пуассона, биномиального) каждое значение или группа значений образует отдельный класс. Условие Ei ≥ 5 остаётся в силе.
Зачем проверять нормальность в SPC?
Контрольные карты Шухарта и индексы Cp/Cpk предполагают нормальное распределение процесса. Если гипотеза нормальности отклоняется, необходимо применять непараметрические карты или трансформировать данные.

Критерий Пирсона χ² = ∑(Oi − Ei)²/Ei — универсальный инструмент проверки согласия наблюдаемого распределения с теоретическим. Он применяется для проверки нормальности процесса в SPC, анализа дефектов и входного контроля. Для корректного использования требуется достаточный объём выборки (n ≥ 50) и выполнение условия Ei ≥ 5.

Статья носит ознакомительный характер. Автор не несёт ответственности за использование данных без проверки. При проектировании руководствуйтесь действующими нормативными документами.
Появились вопросы?

Вы можете задать любой вопрос на тему нашей продукции или работы нашего сайта.