​​卡方检验统计量是衡量实际观测频数与理论期望频数差异的核心指标，其值越大表明变量间关联性越强，需结合自由度与p值判断显著性​​。通过比较卡方值与临界值或直接分析p值（通常以0.05为阈值），可确定是否拒绝原假设。​​关键应用场景包括独立性检验、拟合优度评估等，但需注意样本量限制（如期望频数需≥5）​​。

卡方统计量的计算基于公式${\chi }^2=\sum \frac{(O-E{)}^2}{E}$，其中$O$为观测值，$E$为期望值。例如，若检验性别与投票倾向的独立性，卡方值显著则说明两者存在关联。自由度由列联表的行列数决定，计算公式为$(行数-1)\times (列数-1)$，影响卡方分布的形态。

实际分析中需关注三点：

1. ​​p值解读​​：p<0.05时拒绝原假设，认为变量间存在统计学关联；
2. ​​期望频数限制​​：若超过20%的期望频数<5，需合并类别或改用Fisher精确检验；
3. ​​效应量补充​​：卡方检验仅判断关联性，需结合Cramer's V等指标量化关联强度。

卡方检验统计量是分类变量分析的利器，但需严格验证前提条件，并辅以效应量全面评估结果的实际意义。