مقارنة نموذجين متداخلين بنسبة احتماليتهما القصوى؛ يتبع توزيعه نظرية ويلكس.اختبار نسبة الاحتمالية هو أسلوب إحصائي لمقارنة نموذجين متداخلين — أي نموذجين يكون أحدهما حالة خاصة من الآخر. يعمل هذا الاختبار عن طريق أخذ نسبة الاحتمالية القصوى للنموذجين، مما يحدد مدى تحسين النموذج الأكثر تعقيدًا لملاءمة البيانات مقارنةً بالنموذج الأبسط. يُعد هذا الاختبار أساسيًا في الفيزياء والعلوم الأخرى لتحديد ما إذا كانت إضافة معاملات إضافية (مثل جسيم جديد أو تفاعل جديد) مبررة بالبيانات، أم أن النموذج الأبسط كافٍ.
قدّم اختبار نسبة الاحتمالية كل من جيرزي نيمان وإيغون بيرسون في عام 1928، بناءً على أعمال سابقة لرونالد فيشر حول تقدير الاحتمالية القصوى.
لكل نموذج، تحسب الاحتمالية القصوى — وهي احتمال البيانات المرصودة وفقًا لأفضل المعاملات الملائمة. نسبة الاحتمالية هي الاحتمالية القصوى للنموذج الأبسط مقسومة على تلك الخاصة بالنموذج الأكثر تعقيدًا. تشير النسبة الصغيرة إلى أن النموذج المعقد يلائم البيانات بشكل أفضل بكثير. لتحديد ما إذا كان التحسن ذا دلالة، تقارن إحصائية الاختبار (غالبًا ضعف سالب لوغاريتم النسبة) بتوزيع مرجعي. في ظل شروط معينة، تتبع هذه الإحصائية توزيع كاي تربيع، مما يتيح حساب القيمة الاحتمالية (p-value) وتحديد ما إذا كان التعقيد الإضافي مبررًا.
يُستخدم هذا الاختبار على نطاق واسع في فيزياء الجسيمات للإعلان عن اكتشافات، مثل مقارنة نموذج الخلفية فقط بنموذج يتضمن إشارة جسيم جديد، وفي علم الكون لاختيار النماذج.
من المعروف أن توزيع إحصائية الاختبار قد أُثبت بشكل شهير بواسطة صموئيل ويلكس في عام 1938، لكن النتيجة صحيحة فقط بشكل مقارب — لأحجام عينات كبيرة — وقد تتصرف بشكل غير سليم عندما تكون المعاملات على الحدود.