Qualitative variables are often used in pediatric research, for example, newborn gender (male, female) or malnutrition level (lesser, moderate, severe). In order to determine the association or independence of two qualitative variables with a certain level of significance, a frequently used statistical tool is available: chi–square test (X2). The present article explains the theoretical background of the test, the methodology employed for calculating the X2 statistic and its correct interpretation, exemplifying these concepts using a real investigation. In simple terms, chi–square test (X2) compares the results observed in an investigation with a set of expected results calculated under the assumption that both variables are independent from each other. The difference between the observed and expected results is summarized in the value of the X2 statistic, which has an associated p–value; according to its magnitude, the independence hypothesis is either supported or rejected. In consequence, the application of the chi–square test (X2) allows the investigator to determine if two variables are associated or are mutually independent, an affirmation that can be statistically sustained.Numerosos protocolos de investigación en pediatría trabajan con variables de tipo cualitativo, por ejemplo, sexo del recién nacido (masculino, femenino) o grado de desnutrición (leve, moderado, severo). Para determinar la asociación o independencia de dos variables cualitativas con un cierto grado de significancia, se dispone de una herramienta estadística frecuentemente utilizada, el test de chi–cuadrado (X2). El presente artículo explica el fundamento teórico del test, la metodología de cálculo del estadístico X2 y su correcta interpretación, ejemplificando estos conceptos mediante una investigación real. En términos simples, el test de chi–cuadrado (X2) contrasta los resultados observados en una investigación con un conjunto de resultados teóricos, estos últimos calculados bajo el supuesto que las variables fueran independientes. La diferencia entre los resultados observados y esperados se resume en el valor que adopta el estadístico X2, el cual tiene asociado un valor–p, por debajo del cual se acepta o rechaza la hipótesis de independencia de las variables. De esta forma, al someter los resultados de una investigación al test de chi–cuadrado (X2) el investigador puede afirmar si dos variables en estudio están asociadas o bien son independientes una de la otra, afirmación que cuenta con un sustento estadístico.