卡方值是一种用于检验变量之间是否存在相关性或独立性的统计量。

在统计学中，卡方检验是一种常见的假设检验方法，用于比较观察值和期望值之间的差异。卡方值越大，说明观察值和期望值之间的差异越大，即变量之间的相关性或独立性越小；反之，卡方值越小，说明观察值和期望值之间的差异越小，即变量之间的相关性或独立性越大。在卡方检验中，卡方值的计算方法是将观察值与期望值之间的差异平方，然后除以期望值，最后将所有项的结果相加得到的。卡方值越大，表示观察值与期望值之间的差异越大，其统计意义表明在显著性水平下，我们可以拒绝原假设，即认为变量之间存在相关性或独立性。