卡方检验是一种统计方法，用于检验观察到的数据与理论数据之间是否存在显著差异，在卡方检验结果中，我们需要关注以下几个关键指标：
1、自由度(Dof):表示样本数据和期望数据的独立性，自由度越大，说明样本数据和期望数据之间的差异越小，卡方检验的显著性水平要求也相应提高。
2、卡方统计量(Chi-squared):表示观察到的数据与理论数据之间的差异程度，卡方统计量的值越大，说明观察到的数据与理论数据之间的差异越明显，卡方检验的显著性水平要求也相应提高。
3、P值：表示在零假设成立的情况下，观察到的数据与理论数据之间差异程度等于或更极端的概率，P值越小，说明观察到的数据与理论数据之间的差异越明显，卡方检验的显著性水平要求也相应提高。
4、显著性水平(Significance level):表示在犯错误的概率不超过这个水平的情况下，认为观察到的数据与理论数据之间存在显著差异，显著性水平设为0.05或0.01，如果P值小于这个水平，我们认为观察到的数据与理论数据之间存在显著差异，否则认为不存在显著差异。
通过分析卡方检验的自由度、卡方统计量、P值和显著性水平等指标，我们可以判断观察到的数据与理论数据之间是否存在显著差异，如果P值小于设定的显著性水平，我们可以拒绝零假设，认为观察到的数据与理论数据之间存在显著差异；反之，如果P值大于或等于显著性水平，我们不能拒绝零假设，认为观察到的数据与理论数据之间不存在显著差异。
