A decisão, se uma determinada renda é considerada grande ou pequena, passa por uma avaliação comparativa, afinal um mesmo salário pode ser considerado baixo em um contexto e alto em outro. Assim, ao indagar se um salário de 50 unidades monetárias, por exemplo, é alto ou baixo, deve-se ter uma ideia da frequência percentual que fica abaixo e acima desse valor.

Caso tenha-se uma proporção de 95 ou 99% abaixo do valor de referência (e, consequentemente, 5 ou 1% acima, respectivamente), teremos de admitir que aquele valor pode ser considerado alto. O procedimento para a avaliação no nosso contexto é análogo: se formos capazes de determinar qual o percentual que fica acima e qual fica abaixo do valor calculado, teremos um indicador nítido de sua ordem de grandeza.

É com base nesse conceito que iremos aplicar a distribuição qui-quadrado na análise bidimensional, pois vimos no módulo anterior que chegamos a calcular um valor que representava a diferença entre a frequência real e a hipotética, lembra-se? Pois bem, o problema é que não sabíamos se o valor obtido era grande ou pequeno. Se a diferença fosse grande, então a hipótese que dizia que a preferência variava com a região seria confirmada. Caso o valor fosse pequeno, ou seja, a diferença entre as frequências reais e as hipotéticas fosse pequena, então poderíamos concluir que a preferência não variava com a região do leitor.