它基于观察值和期望值之间的差异度量变量之间的关联程度。
具体而言，chi-square检验计算了观测到的频数与期望频数之间的差异，并根据差异的大小来确定是否拒绝原假设。
一般来说，如果计算得到的卡方值越大，意味着观测值与期望值之间的差异越大，变量之间的相关性也就越强。
在实际应用中，chi-square常用于判断两个分类变量之间的关系，例如判断性别与职业之间是否存在相关性，判断不同年龄组的人员是否倾向于不同的政治党派等。
通过进行chi-square检验，我们可以得到一个p值，该p值可以用来判断结果的统计显著性。
如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为两个变量之间存在相关性；反之，如果p值大于或等于显著性水平，则说明不能拒绝原假设，认为两个变量之间没有显著的关联。
总之，chi-square是一种常用的统计检验方法，用于判断两个或多个分类变量之间是否存在相关性。
它通过计算观测值与期望值之间的差异来确定关系的强度，并通过p值来判断结果的统计显著性。
这一方法的应用领域广泛，可以帮助我们了解变量之间的关系，推断原因或进行决策。