В частотном анализе мы изучаем распределение частоты появления различных значений или категорий в выборке данных. Ожидаемая частота показывает, сколько раз мы ожидаем увидеть определенное значение или категорию при условии, что данные распределены равномерно. В данном случае, ожидаемая частота приняла значение 2, что означает, что мы ожидаем увидеть определенное значение или категорию в выборке 2 раза. Если ожидаемая частота равна 2, то следует использовать соответствующий статистический инструмент для проверки, насколько отклоняются фактические частоты от ожидаемых. Один из таких инструментов - это χ²-тест Пирсона. χ²-тест Пирсона является статистическим тестом, который позволяет определить, есть ли статистически значимая разница между ожидаемыми и фактическими частотами. Для его применения необходимо собрать данные о фактических частотах и сравнить их с ожидаемыми. Мы сравниваем фактические частоты с ожидаемыми с помощью следующей статистики: χ² = Σ( (O - E)² / E ) где O - наблюдаемая частота, E - ожидаемая частота. Затем мы сравниваем значение χ² со значениями из таблицы значений χ²-распределения для заданного уровня значимости и количества степеней свободы (количество категорий - 1). Если значение χ² превышает критическое значение из таблицы, то мы можем отвергнуть нулевую гипотезу о том, что нет различий между ожидаемыми и фактическими частотами. Если значение χ² меньше критического значения, то мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. Таким образом, если ожидаемая частота при частотном анализе приняла значение 2, то следует использовать χ²-тест Пирсона для проверки различий между ожидаемыми и фактическими частотами.