Таким чином, для перевірки гіпотези

:

є вибірка з розподілу

, обчислюємо відхилення

. Якщо при цьому

набрало малого значення, то гіпотезу

не відхиляємо , у супротивному разі – відхиляємо.
Межі, що відокремлюють великі значення відхилення

від малих, установлюються на підставі того факту, що для вибірки

з розподілу

при великих

розподіл

(розподіл мінімально можливого відхилення) мало відрізняється від розподілу

з

ступенями вільності.
Критерій

(гіпотетичний розподіл не залежить від невідомих параметрів). Нехай

– вибірка із розподілу

і

– верхня α-межа

- розподілу з

ступенями вільності.
Якщо гіпотезу

:

є вибірка з розподілу

відхиляти при

(1.10.1.2)
і не відхиляти в супротивному разі, то з імовірністю α гіпотеза

буде відхилятися, коли вона справджується.
1.10.2 Критерій
(гіпотетичний розподіл невизначений) Нехай

– вибірка з невідомого розподілу

, стосовно якого висувається гіпотеза

.
Розподіл

залежить від параметрів

, які невідомо, причому єдиним джерелом інформації про значення цих параметрів є вибірка

. Іншими словами, гіпотеза

полягає в тому, що

є вибіркою із розподілу, який належить до класу розподілів

.
Необхідно за реалізацією вибірки

дійти висновку: відхиляти гіпотезу

чи ні.
Природно діяти так. Визнаємо за значення невідомих параметрів

їхні оцінки

, знайдені за вибіркою

, і, отже, за гіпотетичний приймемо розподіл

. Відхилення

будуємо так само, як і раніше:

(1.10.2.1)
де

– імовірність того, що вибіркове значення потрапить до множини

, обчислена за гіпотетичним розподілом. Фішер встановив, що коли гіпотеза

справджується і оцінки

знайдено за методом максимальної правдоподібності, то розподіл відхилення

між

і

, коли

, збігається до розподілу

з

ступенями вільності, де

– кількість параметрів, оцінених за вибіркою

.
Таким чином, коли параметри оцінюються за вибіркою методом максимальної правдоподібності, можна користуватися критерієм

у такому формулюванні.
Якщо гіпотезу

відхиляти при

(1.10.2.2)
і не відхиляти в супротивному разі, то з імовірністю α гіпотеза

буде відхилятися, коли вона справджується.
1.10.3 Критерій Бартлетта
Доволі поширеним є випадок, в якому вважається відомим, що дисперсії похибок

всередині певних груп рівні. Припустимо, що ми хочемо перевірити гіпотезу

. Тоді, якщо маємо

взаємно незалежних статистик

(

– число ступенів вільності

), то можна перевірити гіпотезу

, використовуючи критерій Бартлетта.
Цей критерій вимагає обчислення статистики

,
де

і

.