1、ASYMP.sig就是我們常說的P值，一般來說，只要P值小于0.05就認為結果有顯著性差異，P值大于0.05就沒有顯著差異。

(相關資料圖)

2、分析結果：χ2值與P值，依次看“Chi-Square Tests”表的第1行，第1列和第3列。

3、補充：第2行是校正的卡方值與P值，第4行是Fisher確切概率法計算的P值。

4、通常規(guī)定：當總樣本量n≥40且所有的單元格的理論頻數(shù)（期望頻數(shù)）T≥5時，采用Pearsonχ2檢驗，看第1行的結果；2、當總樣本量n≥40但有1≤T＜5時，采用連續(xù)性校正χ2檢驗，看第2行的結果；3、當總樣本量n＜40，或最小理論頻數(shù)T＜1，或檢驗所得P值接近于檢驗水準α，采用Fisher確切概率法檢驗，看第4行的結果。

5、擴展資料卡方檢驗最常見的用途就是考察某無序分類變量各水平在兩組或多組間的分布是否一致實際上，除了這個用途之外，卡方檢驗還有更廣泛的應用。

6、具體而言，其用途主要包括以下幾個方面：檢驗某個連續(xù)變量的分布是否與某種理論分布相一致。

7、如是否符合正態(tài)分布、是否服從均勻分布、是否服從Poisson分布等。

8、2、檢驗某個分類變量各類的出現(xiàn)概率是否等于指定概率。

9、如在36選7的彩票抽獎中，每個數(shù)字出現(xiàn)的概率是否各為1／36；擲硬幣時，正反兩面出現(xiàn)的概率是否均為0．5。

10、3、檢驗某兩個分類變量是否相互獨立。

11、如吸煙(二分類變量：是、否)是否與呼吸道疾病(二分類變量：是、否)有關；產(chǎn)品原料種類(多分類變量)是否與產(chǎn)品合格(二分類變量)有關。

12、4、檢驗控制某種或某幾種分類因素的作用以后，另兩個分類變量是否相互獨立。

13、如在上例中，控制性別、年齡因素影響以后，吸煙是否和呼吸道疾病有關；控制產(chǎn)品加工工藝的影響后，產(chǎn)品原料類別是否與產(chǎn)品合格有關。

14、5、檢驗某兩種方法的結果是否一致。

15、如采用兩種診斷方法對同一批人進行診斷，其診斷結果是否一致；采用兩種方法對客戶進行價值類別預測，預測結果是否一致。

16、參考資料：百度百科-卡方檢驗。

本文分享完畢，希望對大家有所幫助。