​​卡方检验的p值对照表是统计学中用于判断观察频数与期望频数差异显著性的关键工具，其核心是通过卡方统计量和自由度查表获得p值，进而确定结果是否具有统计学意义。​​

1. ​​p值的意义与查表方法​​
   p值代表在原假设成立的前提下，观察到当前或更极端差异的概率。通常将p值与显著性水平（如0.05）比较：若p≤0.05，拒绝原假设，认为差异显著；反之则接受原假设。查表时需结合卡方值和自由度（$df=(行数-1)\times (列数-1)$），例如自由度为1时，卡方值≥3.84对应p≤0.05。

2. ​​不同检验条件的p值选择​​

   • ​​Pearson卡方检验​​：适用于样本量≥40且所有理论频数≥5，直接查表获取p值。
   • ​​连续性校正​​：样本量≥40但存在1≤理论频数<5时使用，校正后的p值更保守。
   • ​​Fisher精确检验​​：样本量<40或理论频数<1时必需，直接计算精确概率而非查表。

3. ​​实际应用中的注意事项​​

   • 若p值接近显著性水平（如0.05），建议结合Fisher检验复核。
   • 行列数增加时，自由度增大，卡方临界值相应提高（如自由度3的临界值为7.81）。
   • 效应量（如Cramer's V）需与p值同步分析，避免仅依赖统计显著性忽略实际意义。

​​总结​​：正确使用p值对照表需兼顾样本量、理论频数和自由度，同时结合研究背景综合解读，避免机械套用临界值。对于边缘结果，建议补充精确检验或多重验证。