卡方检验是一种评估样本观测值与理论推断值之间偏差程度的方法。当假设总体分布为离散型时，假设的具体表述为总体X的分布律为P{X=xi}=pi，i=1，2，...。当0假设成立时，n次试验中样本值落入第i个小区间Ai的频率fi与概率pi应很接近；反之，二者偏差越大。卡方值的计算依据是理论值与实际观测值之间的差异，卡方值越大表明二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两者完全相等时，卡方值为0，表明理论值完全符合。

行×列表资料的卡方检验用于比较多个率或多个构成比。对于r行c列表资料，其卡方值的计算公式为n[(A111n1+A121n2+...+Arcrnc)-1]。为了应用卡方检验，需要满足一定的条件，即每个格子中的理论频数T均大于5，或者1

卡方检验统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小，如果卡方值越大，二者偏差程度越大；反之，二者偏差越小；若两个值完全相等时，卡方值就为0，表明理论值完全符合。卡方值的大小反映了样本数据与理论模型之间的匹配程度，卡方检验在统计学中有着广泛的应用。

对于r行c列表资料的卡方检验，需要遵循一定的应用条件。这些条件包括每个格子中的理论频数T均大于5，或者1