显著性水平：显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。
卡方分布：通过一个检验统计量来比较期望结果和实际结果之间的差别，然后得出观察频数极值的发生概率。
χ
2
=
Σ
(
O
−
E
)
2
E
{χ^2=Σ \frac{(O-E)^2}{E}}
χ2=ΣE(O−E)2
O代表观察到的频数，E代表期望频数。
根据自由度和显著性水平查询检验统计量临界值：
比如检查单应阵的函数，点到点的重投影误差，自由度为2，阈值为5.99；检查基础矩阵的函数，点到直线的距离重投影误差，自由度为1，阈值为3.84。
