拟合优度与独立性检验两种。粘贴列联表或频数，自动算 χ²、自由度、p 值与期望频数，并提示是否满足使用条件。
χ² = Σ(O−E)²/Edf = (r−1)(c−1)拟合优度 df = k−1E = 行合计×列合计/总数独立性检验每行一个组，如「30,20,10; 25,25,15」；拟合优度只填一行观测值。
| 条件 | 要求 |
|---|---|
| 样本量 | 总数建议 ≥ 40 |
| 理论频数 | 每个单元格 E ≥ 5 |
| 1 ≤ E < 5 | 需连续性校正或合并类别 |
| E < 1 | 必须合并或改用精确检验 |
χ² 比较的是观测频数与期望频数的偏离程度。偏离越大，χ² 越大，p 越小，越有理由认为变量之间不独立（或分布不符合假设）。
独立性检验的原假设是「两变量无关」。p<0.05 表示有统计学关联，但不等于因果关系，还要看研究设计与效应大小。
说明观测分布与期望分布的偏离不太可能仅由抽样误差造成，拒绝原假设。
独立性检验 df=(行−1)(列−1)；拟合优度 df=类别数−1。
拟合优度可以填期望比例（如 1,1,1 表示均匀），工具会按总数换算成期望频数。
不能直接说明。需要另算 Cramér V 等效应量指标。