在论文中，卡方值和P值通常用于描述卡方检验的结果，这是一种统计方法，用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著性关联1。
卡方值（X^2）：它是一个统计量，用于衡量观察值与预期值之间的偏离程度。卡方值的计算方法如下：
X^2 = Σ[(Oi - Ei)² / Ei]
其中，Oi是实际观测值，Ei是理论值。卡方值的值越大，表示实际观测值与理论值之间的差异越大，即两个变量之间的关联越强。
P值：它是卡方检验的一个重要指标，用于判断检验结果的显著性。P值的计算公式如下：
P值 = 1 - P(X^2 > X^20)
其中，X^2是卡方统计量，X^20是理论值，P(X^2 > X^20)是卡方分布的概率密度函数。在卡方检验中，P值越小，表示检验结果越显著，即两个变量之间的关联越强。
在进行卡方检验时，需要先确定假设。假设通常分为零假设和备择假设。零假设表示两个变量之间不存在显著性关联，备择假设表示两个变量之间存在显著性关联。在进行卡方检验时，需要根据样本数据计算出卡方统计量，并根据卡方分布表查找对应的P值。如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，接受备择假设，认为两个变量之间存在显著性关联。
