G検定
ここで Oi は分割表の各マス目における出現頻度、Eは帰無仮説で期待される頻度で、すべてのマス目を合計する。それに対応するG は
G = 2 ∑ i O i ⋅ ln  ( O i / E i ) {\displaystyle G=2\sum _{i}{O_{i}\cdot \ln(O_{i}/E_{i})}}
観察された頻度が、ある期待される頻度をもつ分布から抽出した無作為標本にもとづくものであるという帰無仮説を立てれば、G の分布はカイ二乗(自由度は同じ)で近似される。
標本サイズが適切であればG検定とカイ二乗検定では同じ結論が得られるが、すべてのマス目に対して |Oi − Ei |> Ei となる場合には、ピアソンのカイ二乗検定でなくG検定を用いるのが望ましい。
サンプルサイズが小さい場合には、カイ二乗検定やG検定でなく、多項検定(適合性)、フィッシャーの正確検定(分割表)、あるいはベイズ式仮説選択が望ましい。