卡方检验是一种统计检验方法，用于判断两个分类变量之间是否存在显著的关联。其计算步骤如下：
1. 构建观察频数表：将两个变量的取值分别作为表的行和列，并计算各个组合的观察频数。
2. 计算期望频数：假设两个变量是独立的，则可以根据各个组合的边际频数计算出期望频数。期望频数的计算公式为：期望频数 = (行边际频数 * 列边际频数) / 总样本数。
3. 计算卡方值：对于每个组合，计算观察频数与期望频数的差异程度，然后求和得到卡方值。计算公式为：卡方值 = Σ[(观察频数 - 期望频数)² / 期望频数]。
4. 计算自由度：卡方检验的自由度为 (行数 - 1) * (列数 - 1)。
5. 查找卡方分布表：根据自由度和显著性水平，查找卡方分布表中的临界值。
6. 判断显著性：将计算得到的卡方值与临界值进行比较。如果卡方值大于临界值，则认为两个变量之间存在显著关联；如果卡方值小于等于临界值，则认为两个变量之间不存在显著关联。
请注意，计算卡方检验需要借助统计软件或计算器进行，因为其中涉及到大量的繁琐计算。
卡方检验（Chi-Square test）是统计学中常用的一种非参数检验方法，用于比较观察值和期望值之间的差异。它通过将观察到的样本频率与期望的频率进行比较，来评估两者之间的差异是否显著。基于以下步骤：
1. 计算每个单元格的观察值频率（O）和期望值频率（E）。
2. 计算每个单元格的卡方值（X²），公式为：X² = (O - E)² / E。
3. 计算自由度（df），自由度等于行数与列数的乘积减去1。
4. 确定显著性水平（α），通常取0.05或0.01。
5. 查阅卡方分布表，找到自由度对应的临界值（χ²α）。
6. 如果得到的卡方值大于临界值，则拒绝零假设，认为观察值和期望值之间存在显著差异。
需要注意的是，卡方检验有一定的限制。它适用于样本数据服从二项分布或连续数据的分布，且期望值应大于5。当期望值小于5时，可能存在误差较大的情况。此外，卡方检验对观察值的独立性有一定的要求，各个观察值之间应相互独立，否则可能导致结果失真。
