​​卡方检验的卡方值反映了实际观测数据与理论预期之间的偏离程度，数值越大表明差异越显著。​​ 关键判断依据包括：与临界值比较、结合自由度分析、关注p值是否小于显著性水平（如0.05）。若卡方值超过临界值或p值显著，则拒绝原假设，认为变量间存在关联或分布不符预期。

卡方值的计算基于公式${\chi }^2=\sum \frac{(O-E{)}^2}{E}$，其中$O$为观测频数，$E$为期望频数。例如，性别与吸烟习惯的关联性检验中，若卡方值为10.2且自由度为1，查表得临界值7.81，因10.2>7.81，可认为两者显著相关。

自由度的确定依赖列联表结构，通常为$(行数-1)\times (列数-1)$。自由度影响卡方分布形态，需在查临界值时匹配。若自由度增加，相同显著性水平下的临界值会增大。

当单元格期望频数小于5时，卡方检验可能失真，需合并类别或改用Fisher精确检验。例如，小样本研究职业与健康关系时，若某职业期望频数为3，应调整分类或方法。

卡方值需综合自由度、临界值和实际背景解读，同时确保数据符合检验前提（如样本量、独立性）。避免仅依赖数值大小，需结合统计意义与实际问题关联性。