卡方分佈是用於假設檢驗的概率工具。進行最小平方調整時，原始觀測值將與調整後的觀測值進行比較，並根據計算這些觀測值彼此之差別程度的方式進行演算。
以下公式用於計算卡方值 X2：
其中
- m = 觀測公式的數目
- vi = V 矩陣的剩餘值
- pi = P 矩陣對應的權值
如果調整後的觀測值接近對應的測量觀測值，則 X2 值將較小。這稱為「好的擬合」。然後進行擬合度測試，在此測試中將比較 X2 值與位於 5% 層級上卡方分佈的臨界值表中的值。在表中列示出的以下 X2 值通過了測試，但是較大的 X2 值未通過測試，表明在初始測量測量中可能存在失誤。