Hypotestester är ett användbart statistiskt verktyg för att avgöra om en viss modell bör förkastas på grundval av ett urval från populationen. Provdata kan innehålla känslig information om individer, t.ex. medicinsk information. Det är därför viktigt att utforma statistiska tester som garanterar försökspersonernas integritet i uppgifterna. I detta arbete studerar vi hypotes testning med avseende på differentiell integritet, speciellt chi-squared tester för godhet i passform för multinomial data och oberoende mellan två kategoriska variabler. Vi föreslår nya tester för god passform och oberoende testning som liksom de klassiska versionerna kan användas för att avgöra om en viss modell ska förkastas eller inte, och som dessutom kan garantera differential integritet. Vi ger både Monte Carlo baserade hypotes tester samt hypotes tester som närmare följer den klassiska chi-quared godhet passform test och Pearson chi-quared test för självständighet. Avgörande, våra tester står för fördelningen av det buller som injiceras för att säkerställa integritet för att bestämma betydelse. Vi visar att dessa tester kan användas för att uppnå önskade signifikansnivåer, i skarp kontrast till direkta tillämpningar av klassiska tester till differentialt privata beredskapsplaner som kan resultera i vilt varierande signifikansnivåer. Dessutom studerar vi den statistiska effekten av dessa tester. Vi visar empiriskt att för att uppnå samma maktnivå som de klassiska icke-privata testerna behöver våra nya tester bara en relativt blygsam ökning av provstorleken.
Oberoende insatser av Gaboardi et al. REF tar endast hänsyn till privata chi-squared godhet-of-fit och oberoende tester.
Differentially Private Chi-Squared Hypothesis Testing: Goodness of Fit and Independence Testing