它是通过计算观察到的频数与期望频数之间的差异来进行统计推断。
具体而言，chisquare统计量是观察频数与期望频数之间差异的平方和的比值。
这种方法常用于比较观察到的频数与理论模型的拟合程度，以判断二者之间是否存在显著差异。
例如，在产品质量控制中，可以使用chisquare检验来评估实际观察到的不合格率与所期望的合格率之间的差异。
通过计算chisquare统计量，并参考临界值，可以进行假设检验，判断差异是否显著。
另外，chisquare方法也可以用于分析两个变量之间的关联性。
通过比较观察到的联列表与期望的独立性表，可以判断二者之间是否存在相关性。
这在社会科学研究以及调查问卷分析中经常使用。
总的来说，chisquare是一种常用的统计方法，用于评估观察数据与理论模型之间的差异。
它在假设检验和关联性分析中具有广泛的应用。