In der Statistik gilt generell: Je grösser die Stichprobe, um so verlässlich die Resultate (das sog. Gesetz der grossen Zahl). In der Realität der Politikwissenschaft muss man jedoch oft mit einer geringen Fallzahl N auskommen.

Wie viele Fälle brauchen wir für die Berechnung von Chi-Quadrat?

• Bei kleineren Stichproben (weniger als 60 Fälle) sollte nach Meinung einiger (aber nicht aller) Autoren ein Chi-Quadrat-Wert mit sog. Yates-Korrektur verwendet werden.
• Wenn die erwartete Häufigkeit fe für wenigstens eine Zelle der Kreuztabelle kleiner 5 ist (nach anderen Autoren: wenn mehr als 20 Prozent der erwarteten Häufigkeiten kleiner 5 sind), ist die Anwendbarkeit des Chi-Quadrat-Tests nicht mehr sinnvoll.
• Man wird je nach Datenlage entscheiden, ob Chi-Quadrat mit oder ohne Korrektur interpretiert wird, oder ob ein anderer statistischer Test (wie z. B. Fishers Exakt-Test) zur Anwendung kommen sollte.

Die Korrektur nach Yates "drückt" Chi-Quadrat nach unten und sorgt damit für eine vorsichtige, "konservative" Interpretation der Resultate. Sie wird hier nicht weiter besprochen. Beachten Sie aber, dass verschiedene Untersuchungen (z. B. Bradley et al. 1979) gezeigt haben, dass eine Korrektur deshalb nicht (immer) empfehlenswert ist.