Для выяснения статистической значимости проведенной экспертизы нестрогого ранжирования объектов необходимо учитывать значение хи-квадрат распределения. Давайте рассмотрим, что это означает и какие шаги нужно предпринять для правильного анализа.

Шаги для определения статистической значимости:

1. Постановка гипотез: Сначала необходимо сформулировать нулевую гипотезу (H0) и альтернативную гипотезу (H1). Нулевая гипотеза обычно предполагает, что нет значительных различий между группами или что ранжирование объектов не имеет значения.
2. Расчет значения хи-квадрат: Далее, вы рассчитываете наблюдаемое значение хи-квадрат (χ²) на основе ваших данных. Это значение показывает, насколько ваши наблюдения отличаются от ожидаемых.
3. Определение критического значения: Затем вам нужно определить критическое значение хи-квадрат для заданного уровня значимости (обычно 0.05) и соответствующей степени свободы. Это значение можно найти в таблицах хи-квадрат распределения.
4. Сравнение значений: Теперь сравните наблюдаемое значение хи-квадрат с критическим значением. Здесь важно помнить, что:
   • Если наблюдаемое значение χ² < критическое значение, то вы не отвергаете нулевую гипотезу, что указывает на отсутствие статистически значимых различий.
   • Если наблюдаемое значение χ² ≥ критическое значение, то вы отвергаете нулевую гипотезу, что указывает на наличие статистически значимых различий.
5. Выводы: На основе сравнения вы можете сделать выводы о статистической значимости проведенной экспертизы.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: наблюдаемое значение хи-квадрат распределения должно быть больше или равно хи-квадрат критическому значению. Это означает, что если наблюдаемое значение χ² превышает критическое, то мы можем утверждать, что результаты экспертизы статистически значимы.