А зараз буде найсмачніше — критерій незалежності. Це буде найскладніший інструмент з усіх, які ми бачили в попередніх публікаціях. Але його можливості дуже великі й варті витраченого часу! Критерій незалежності ідеально підходить для дискретних величин, з якими зазвичай і стикаються астрологи під час досліджень. Крім того, він не вимагає попереднього визначення закону розподілу випадкової величини. Він дозволяє відповісти на запитання «А чи залежить одне явище від іншого?» Наприклад, чи залежить поведінка від положення планети. Готові? Тоді давайте рахувати!
Перше, що нам потрібно зробити, це побудувати таблицю спряженості. По горизонталі та вертикалі в такій таблиці позначаються ознаки, залежність або незалежність яких потрібно перевірити. Стовпців має бути менше, ніж рядків — так прийнято. Для кожного рядка й колонки підраховують суму значень, а також питому вагу — суму значень рядка/стовпця ділять на суму значень у таблиці (суму значень у вибірці). Перша таблиця готова, це таблиця спряженості спостережуваних значень і додаткові (допоміжні) рядки/стовпці з сумами та питомими вагами.
Наступне, що нам потрібно зробити, це побудувати таблицю очікуваних значень. Ця таблиця в точності дублює таблицю спостережуваних значень. Для неї не потрібні додаткові (допоміжні) рядки/стовпці, а значення кожної комірки буде розраховуватися як добуток загального числа спостережень (сума значень у вибірці), питомої ваги рядка та питомої ваги стовпця, підрахованих для таблиці спостережуваних значень, що відповідають цій комірці.
Все інше за нас зробить машина. Будь-який варіант електронної таблиці зрозуміє і з радістю виконає функцію =CHISQ.TEST(табл_спостережуваних; табл_очікуваних) — тільки дані спостережень, без сум і без питомих ваг. Якщо отримане значення менше рівня значущості (зазвичай він дорівнює 0,05), то розглянуті фактори впливають один на одного.